汉语框架识别技术研究
| 中文摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关概念及任务描述 | 第17-23页 |
| 2.1 汉语框架网及其相关概念 | 第17-20页 |
| 2.1.1 框架语义学 | 第17页 |
| 2.1.2 汉语框架语义资源网 | 第17-20页 |
| 2.2 深度学习与集成学习 | 第20-22页 |
| 2.2.1 深度学习 | 第20-21页 |
| 2.2.2 集成学习 | 第21-22页 |
| 2.3 任务描述 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于深度学习的汉语框架识别模型 | 第23-41页 |
| 3.1 基于双向GRU网络的汉语框架识别模型 | 第23-27页 |
| 3.1.1 双向GRU网络的构建 | 第23-26页 |
| 3.1.2 基于双向的汉语框架识别 | 第26-27页 |
| 3.2 基于注意力机制的汉语框架识别模型 | 第27-31页 |
| 3.2.1 带有注意力机制的双向GRU网络构建 | 第27-30页 |
| 3.2.2 基于注意力机制的汉语框架识别 | 第30-31页 |
| 3.3 基于e-GRU的汉语框架识别模型 | 第31-34页 |
| 3.3.1 e-GRU网络的构建 | 第31-33页 |
| 3.3.2 基于e-GRU网络的汉语框架识别 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-40页 |
| 3.4.1 实验语料 | 第34-36页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第36页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于词分布式表征的汉语框架识别模型 | 第41-49页 |
| 4.1 基于距离的框架识别模型 | 第41-42页 |
| 4.1.1 框架例句以及框架的分布式表示 | 第41-42页 |
| 4.1.2 框架识别步骤 | 第42页 |
| 4.2 基于词相似度矩阵的框架识别模型 | 第42-44页 |
| 4.2.1 例句间的词相似度矩阵 | 第42-43页 |
| 4.2.2 框架识别步骤 | 第43-44页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 4.3.1 实验语料 | 第44页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第44-45页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第45-47页 |
| 4.4 错误分析 | 第47-48页 |
| 4.4.1 T检验 | 第47页 |
| 4.4.2 Kappa统计量分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 个人简况及联系方式 | 第59-60页 |
