基于最大熵模型的分词技术研究

摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-10页
第一章 绪论	第10-16页
·本文研究的背景及意义	第10-12页
·分词技术的发展现状	第12-14页
·本文的研究内容及论文结构	第14-16页
·论文的研究内容	第14-15页
·论文的内容安排	第15-16页
第二章 汉语分词技术	第16-27页
·汉语自动分词的难点	第16-18页
·汉语分词的方法	第18-25页
·基于规则的方法	第18-21页
·基于统计的分词方法	第21-23页
·混合分词算法	第23页
·基于词典的分词方法	第23-24页
·人工智能的分词方法	第24-25页
·分词系统的性能评价	第25-27页
第三章 最大熵原理	第27-39页
·最大熵模型介绍	第27-31页
·引言	第27-28页
·最大熵模型的简单实例	第28-29页
·最大熵模型框架的数学描述	第29-30页
·最大熵模型框架	第30页
·最大熵模型的优点	第30-31页
·参数估计算法	第31-33页
·GIS算法	第32页
·IIS算法	第32-33页
·特征选择	第33-39页
·相关概念	第33-34页
·特征选择	第34-39页
·特征选择的问题描述	第34-35页
·特征选择算法	第35-37页
·基于频次和近似增益计算的特征选择算法	第37-39页
第四章 基于最大熵模型的分词方法	第39-47页
·总体设计	第39-41页
·基于最大熵的统计建模理论	第39页
·分词系统框架模型	第39-40页
·分词系统模块介绍	第40-41页
·分词系统特征的选取	第41-42页
·系统的分析与评价	第42-47页
·训练语料库	第42-43页
·实验评测标准	第43页
·系统界面及分词结果显示	第43-45页
·实验结果及分析	第45-47页
第五章 结束语	第47-48页
参考文献	第48-51页
攻读硕士学位期间参加项目和发表论文	第51-52页
致谢	第52页