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基于CRF模型的初等数学问题命名实体的识别

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
        1.1.1 课题研究背景第11-12页
        1.1.2 课题研究的意义第12页
    1.2 国内外研究的现状第12-15页
        1.2.1 自然语言语义理解的国内外研究现状第12-13页
        1.2.2 知识的表示研究现状第13-15页
    1.3 本文研究内容第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-17页
第二章 相关理论技术研究第17-32页
    2.1 命名实体识别的方法第17-27页
        2.1.1 基于规则的识别方法第17页
        2.1.2 基于统计的识别方法第17-27页
    2.2 梯度下降优化算法第27页
    2.3 CRF++工具的使用第27-31页
        2.3.1 数据文件第27-28页
        2.3.2 特征模板文件第28-30页
        2.3.3 模板类型第30-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 基于CRF的初等数学命名实体识别研究第32-57页
    3.1 引言第32页
    3.2 初等数学问题的相关研究第32-39页
        3.2.1 初等数学语言特点研究第32-34页
        3.2.2 初等数学知识的表示研究第34-37页
        3.2.3 初等数学命名实体类别的研究第37-39页
    3.3 CRF算法在初等数学领域命名实体识别优势研究第39-41页
        3.3.1 条件随机场模型与隐马尔科夫模型的比较第39-40页
        3.3.2 条件随机场模型与最大熵模型的比较第40-41页
        3.3.3 对比实验第41页
    3.4 基于CRF的初等数学命名实体标注方法研究第41-43页
        3.4.1 基于初等数学的6词位实体标注方法的提出第41-42页
        3.4.2 实验结果与分析第42-43页
    3.5 基于CRF的初等数学问题特征提取方法第43页
    3.6 基于CRF的初等数学问题特征构建方法的研究第43-49页
        3.6.1 字特征的构建方法第44页
        3.6.2 分词特征的构建方法第44-46页
        3.6.3 词性特征的构建方法第46-47页
        3.6.4 命名实体前后缀特征的构建方法第47页
        3.6.5 词典特征的构建方法第47-48页
        3.6.6 停用词特征的构建方法第48-49页
        3.6.7 构词特征的构建方法第49页
    3.7 初等数学问题命名实体识别后处理方法的研究第49-52页
        3.7.1 几何部分词典的自动生成研究第50-52页
        3.7.2 代数部分词典的自动生成研究第52页
    3.8 VITERBI算法引入规则策略剪枝研究第52-55页
        3.8.1 Viterbi解码算法第52-53页
        3.8.2 Viterbi算法引入规则剪枝第53-55页
        3.8.3 实验结果与分析第55页
    3.9 本章小结第55-57页
第四章 命名实体识别在初等数学题意理解中的应用第57-71页
    4.1 引言第57页
    4.2 系统的需求分析与流程第57页
    4.3 系统总体架构第57-70页
        4.3.1 特征提取模块设计与实现第57-66页
        4.3.2 特征的选择模块设计与实现第66-68页
        4.3.3 模型训练模块训练模块设计与实现第68-69页
        4.3.4 命名实体识别模块设计与实现第69-70页
    4.4 本章小结第70-71页
第五章 系统测试第71-78页
    5.1 引言第71页
    5.2 评测标准第71-72页
    5.3 测试环境第72页
    5.4 测试数据介绍第72-73页
    5.5 测试设计第73-77页
        5.5.1 单题测试第73-74页
        5.5.2 全量测试第74-77页
    5.6 本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-79页
    6.1 总结第78页
    6.2 展望第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第83-84页

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