基于深度学习的汉语句法分析研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与问题提出 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法与分析工具 | 第14-15页 |
| 1.5 研究内容与论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 句法分析与深度学习 | 第16-29页 |
| 2.1 句法分析方法概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 句法分析方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 句法分析模型 | 第17-19页 |
| 2.2 句法分析语法体系 | 第19-22页 |
| 2.2.1 短语结构语法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 依存结构语法 | 第20-22页 |
| 2.3 深度学习简介 | 第22-26页 |
| 2.3.1 分布式表示 | 第22-23页 |
| 2.3.2 深度学习模型概述 | 第23-26页 |
| 2.4 现有深度学习句法分析技术 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于双向LSTM的图结构句法分析 | 第29-42页 |
| 3.1 图结构的句法分析方法 | 第29-34页 |
| 3.2 双向LSTM和HMM的联合模型 | 第34-38页 |
| 3.2.1 输入层 | 第34-35页 |
| 3.2.2 标准LSTM | 第35页 |
| 3.2.3 双向LSTM | 第35-36页 |
| 3.2.4 隐层和输出层 | 第36-37页 |
| 3.2.5 训练似然性 | 第37页 |
| 3.2.6 模型的初始化以及超参数设定 | 第37-38页 |
| 3.3 实验评测与结果分析 | 第38-41页 |
| 3.3.1 数据集预处理 | 第38页 |
| 3.3.2 数据集设置 | 第38-39页 |
| 3.3.4 HMM模型数据统计 | 第39页 |
| 3.3.5 结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 渐步性句法分析方法 | 第42-54页 |
| 4.1 句法标签分类的特征选取方法分析 | 第42-45页 |
| 4.2 模型实现 | 第45-48页 |
| 4.2.1 输入层 | 第45-46页 |
| 4.2.2 双向LSTM | 第46页 |
| 4.2.3 隐层和输入层 | 第46页 |
| 4.2.4 训练似然性 | 第46-47页 |
| 4.2.5 模型的初始化以及超参数设定 | 第47-48页 |
| 4.3 实验评测与结果分析 | 第48-53页 |
| 4.3.1 语料库数据集设置 | 第48页 |
| 4.3.2 实验评测指标设计 | 第48-50页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 工作总结 | 第54页 |
| 5.2 未来展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-65页 |
