| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 中文分词与词性标注分析研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 中文分词研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 词性标注研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织 | 第18-19页 |
| 第二章 背景知识 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 词法分析基本方法介绍 | 第19-25页 |
| 2.2.1 序列化标注方法介绍 | 第19-20页 |
| 2.2.2 常用序列化标注方法 | 第20-23页 |
| 2.2.3 基于字标注的分词方法介绍 | 第23-25页 |
| 2.3 词嵌入学习方法介绍 | 第25-30页 |
| 2.3.1 神经网络语言模型 | 第25-27页 |
| 2.3.2 CBOW和Skip-gram模型 | 第27-30页 |
| 2.4 自然语言处理中常用的半监督方法介绍 | 第30页 |
| 2.5 结果评价 | 第30-32页 |
| 2.5.1 评价指标 | 第30-32页 |
| 2.5.2 评价数据集 | 第32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于神经网络的分词模型 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 双向长短期记忆神经网络 | 第33-36页 |
| 3.2.1 循环神经网络 | 第33-34页 |
| 3.2.2 长短期记忆神经网络 | 第34-36页 |
| 3.2.3 双向长短期记忆神经网络 | 第36页 |
| 3.3 基于双向长短期记忆神经网络和贪心策略的分词模型 | 第36-39页 |
| 3.3.1 模型计算 | 第37-38页 |
| 3.3.2 贪心标注策略 | 第38-39页 |
| 3.3.3 模型训练 | 第39页 |
| 3.4 基于双向长短期记忆神经网络和条件随机场的分词模型 | 第39-41页 |
| 3.4.1 模型计算 | 第39-40页 |
| 3.4.2 模型训练 | 第40-41页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第41-43页 |
| 3.5.1 实验配置 | 第41-42页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 预训练字嵌入增强的神经网络分词模型 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 半监督方法及预训练方法的优缺点 | 第46-47页 |
| 4.2.1 传统半监督方法的优缺点 | 第46页 |
| 4.2.2 预训练方法的优缺点 | 第46-47页 |
| 4.3 WCC字嵌入学习 | 第47-49页 |
| 4.3.1 基于CBOW模型的扩展 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于Skip-gram模型的扩展 | 第48-49页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第49-56页 |
| 4.4.1 实验配置 | 第49-50页 |
| 4.4.2 领域内实验结果分析 | 第50-54页 |
| 4.4.3 领域外实验结果分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-59页 |
| 第五章 预训练词嵌入增强的神经网络词性标注模型 | 第59-65页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 基于贪心的词性标注模型 | 第59-60页 |
| 5.3 PCS词嵌入学习 | 第60-61页 |
| 5.4 快速利用异构数据 | 第61-62页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 5.5.1 实验配置 | 第62-63页 |
| 5.5.2 中英文词性标注实验 | 第63页 |
| 5.5.3 异构数据标注实验 | 第63-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 未来工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录 | 第74-75页 |