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结构学习中的辅助问题研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-26页
   ·研究背景第13-17页
     ·多任务学习概述第13-16页
     ·半监督学习概述第16-17页
   ·研究现状第17-19页
     ·结构学习的应用第17-18页
     ·结构学习中的辅助问题第18-19页
   ·主要创新工作第19-20页
   ·内容安排第20-22页
   ·本章参考文献第22-26页
第二章 研究基础知识简介第26-32页
   ·结构学习框架及ASO算法的基本原理第26-28页
   ·汉语语块分析任务简介第28-30页
     ·研究背景第28-29页
     ·研究现状第29-30页
   ·本章参考文献第30-32页
第三章 结构学习中辅助问题的相关性研究第32-43页
   ·相关性的定义第32-33页
   ·辅助问题和特征第33-35页
     ·辅助问题的构建第33页
     ·特征选择第33-35页
   ·实验及讨论第35-42页
     ·实验语料和评测函数第35-37页
     ·实验结果第37-42页
   ·结论第42页
   ·本章参考文献第42-43页
第四章 结构学习中辅助问题的正交性研究第43-57页
   ·正交性的定义及理论分析第43-49页
     ·严格正交第44-45页
     ·近似正交第45-48页
     ·固定辅助问题的总数第48-49页
   ·辅助问题和特征第49页
   ·实验及讨论第49-55页
     ·实验设置第49页
     ·实验结果和讨论第49-55页
   ·结论第55-56页
   ·本章参考文献第56-57页
第五章 结构学习的领域自适应性质研究第57-65页
   ·领域自适应性质的研究背景第57-58页
   ·结构学习的领域自适应性质的理论分析第58-59页
   ·辅助问题和特征第59-60页
   ·实验及讨论第60-62页
     ·实验设置第60-61页
     ·实验结果第61-62页
   ·结论第62页
   ·本章参考文献第62-65页
第六章 cASO算法中辅助问题的研究第65-82页
   ·cASO算法及其参数优化方法第65-71页
     ·iASO算法概述第65-66页
     ·cASO算法概述第66-71页
   ·相关性原则的实验及讨论第71-72页
     ·实验设置第71页
     ·实验结果及讨论第71-72页
   ·正交性原则的实验及讨论第72-79页
     ·辅助问题的多元组合的实验结果及分析第72-73页
     ·给定辅助问题总数的实验结果及分析第73-77页
     ·如何确定合适的辅助问题总数第77-79页
   ·cASO算法的领域自适应性质第79-81页
   ·结论第81页
   ·本章参考文献第81-82页
第七章 结构学习在语义角色标注任务中的应用第82-107页
   ·语义角色标注任务简介第82-88页
     ·研究意义第82-83页
     ·研究现状第83-88页
   ·实验设置第88-93页
     ·实验步骤第88-89页
     ·基本标注单元第89-90页
     ·语料处理和评测函数第90-92页
     ·辅助问题的构建第92页
     ·特征选择第92-93页
   ·实验结果及讨论第93-104页
     ·相关性原则的实验结果及讨论第94-95页
     ·正交性原则的实验结果及讨论第95-103页
     ·结构学习方法和其他算法的性能比较第103-104页
   ·结论第104页
   ·本章参考文献第104-107页
第八章 结束语第107-109页
   ·总结第107-108页
   ·展望第108-109页
附录第109-120页
 附录A ASO工具箱:ASO算法的实现第109-112页
  A.1 最优化问题第109页
  A.2 线性分类器优化问题第109-111页
  A.3 ASO分类器优化问题第111-112页
 附录B 语料词性标记表第112-113页
 附录C Upenn Treebank语料库文件第113-114页
 附录D Chinese Proposition Bank 1.0语料库文件第114-116页
 附录E cASO算法中的一些证明第116-120页
攻读博士学位期间发表的论文第120-122页
致谢第122页

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