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汉语组块计算的若干研究

第一章 绪论第1-20页
   ·组块计算的提出、现状和意义第10-14页
     ·组块计算的提出第10-11页
     ·组块计算的研究现状第11-13页
     ·组块计算的意义第13-14页
   ·组块分析技术的两大路线第14-18页
     ·基于统计模型的组块分析第15-17页
     ·基于规则的组块分析第17-18页
   ·本文的内容组织第18-20页
第二章 组块的定义和研究第20-34页
   ·引言第20页
   ·组块的研究第20-24页
     ·英语组块的现有研究第20-22页
     ·汉语组块的现有研究第22-23页
     ·本文对组块的界定第23-24页
   ·组块库的获取第24-31页
     ·宾州大学的树库研究第24-26页
     ·组块的定义第26页
     ·本文的组块类型和标注集第26-31页
   ·组块的标注第31-32页
   ·本章小结第32-34页
第三章 基于最大熵模型的组块分析第34-48页
   ·引言第34页
   ·自然语言处理的最大熵模型介绍第34-40页
     ·最大熵模型的简单实例第35-36页
     ·最大熵模型框架的形式描述第36-38页
     ·最大熵模型的特征引入算法第38-39页
     ·最大熵模型的优点第39-40页
   ·基于最大熵模型的组块分析第40-46页
     ·语言模型和计算模型间的桥梁第40-43页
     ·模型的训练第43-44页
     ·模型的测试第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第四章 最大熵模型的特征选取第48-58页
   ·引言第48页
   ·影响组块分析的语言特征第48-51页
   ·候补特征集合的获取第51-56页
     ·模板获取特征第51-54页
     ·编写手工特征第54-56页
   ·候补特征集合的处理第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 基于规则方法的组块分析研究第58-70页
   ·引言第58页
   ·基于转换的错误驱动学习第58-60页
   ·初始状态标注器的建造第60-65页
     ·有限自动机第61-62页
     ·初始规则集的自动获取第62-63页
     ·组块的划分和识别第63-65页
   ·学习器的建立第65-68页
     ·转换规则模板的定义第65-66页
     ·转换规则集合的获取第66-68页
   ·本章小结第68-70页
第六章 系统实现及实验分析第70-84页
   ·引言第70页
   ·系统的实现流程第70-71页
   ·系统的具体实现第71-77页
     ·组块库的获取第71-72页
     ·最大熵的算法描述第72-74页
     ·有限自动机的构造算法第74-76页
     ·系统学习器的构造第76-77页
   ·实验结果第77-81页
     ·实验语料第77-78页
     ·评测函数第78页
     ·最大熵模型实验结果第78-79页
     ·规则方法实验结果第79-80页
     ·混合模型结果及综合比较第80-81页
   ·实验分析第81-82页
     ·齐夫定律第81页
     ·结果分析第81-82页
   ·本章小结第82-84页
第七章 组块的相似度计算第84-96页
   ·引言第84页
   ·已有研究第84-87页
   ·语义词典介绍第87-89页
   ·汉语组块的语义相似度计算第89-94页
     ·语义计算的基本思想第89页
     ·语义计算过程第89-92页
     ·实验结果和分析第92-94页
   ·双语组块相似度计算的设想第94-95页
   ·本章小结第95-96页
第八章 结论与展望第96-100页
   ·本文的总结第96-97页
   ·今后的工作第97页
   ·前景与展望第97-100页
附录第100-118页
 [附录1]宾州大学的词性标注集合和短语类型第100-102页
 [附录2]《同义词词林》分类代码和名称第102-104页
 [附录3]最大熵模型的部分特征及权值第104-107页
 [附录4]系统的部分规则统计第107-109页
 [附录5]组块分析系统部分测试结果第109-118页
参考文献第118-124页
作者简介第124-126页
致谢第126页

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