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统计语言模型平滑技术和压缩技术的研究与实现

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·选题的背景和研究意义第7-8页
     ·自然语言处理中的语言模型第7页
     ·问题的提出及研究意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-10页
   ·本文的主要工作第10页
   ·本文的章节安排第10-13页
第二章 N-GRAM 统计语言模型第13-21页
   ·N-Gram 统计语言模型概述第13-14页
     ·统计语言模型概述第13页
     ·N-Gram 语言模型第13-14页
   ·N-Gram 统计语言模型的存储第14-15页
   ·N-Gram 统计语言模型的建立第15-18页
     ·语料库的预处理第16-17页
     ·模型的建立第17-18页
   ·N-Gram 统计语言模型的评价标准第18-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 N-GRAM 统计语言模型的平滑技术和压缩技术第21-31页
   ·现有的模型平滑技术第21-26页
     ·加法平滑技术第21-22页
     ·回退平滑技术第22-23页
     ·插值平滑技术第23-25页
     ·各种平滑技术总结第25-26页
   ·现有的模型压缩技术第26-30页
     ·基于次数的剪枝方法第26-28页
     ·基于规则的剪枝方法第28页
     ·聚类方法第28-29页
     ·分组方法第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 改进的平滑技术和压缩技术第31-43页
   ·改进的 average-count 平滑第31-33页
     ·问题分析第31-32页
     ·改进策略第32-33页
   ·基于次数和条件概率想结合的剪枝方法第33-34页
   ·改进的基于相对熵的规则剪枝方法第34-38页
     ·相对熵剪枝的理论基础第34页
     ·问题分析第34-35页
     ·优化的相对熵计算方法第35-36页
     ·进一步优化第36-38页
   ·基于方差的分组方法第38-39页
   ·基于相对熵剪枝和基于方差分组相结合的压缩方法第39-40页
   ·本章小结第40-43页
第五章 实验方法及结果分析第43-59页
   ·改进的 average-count 平滑方法性能验证第43-44页
     ·实验数据第43页
     ·参数的确定第43-44页
     ·实验方法第44页
     ·实验结果第44页
   ·语言模型在中文整句拼音输入法中的应用第44-46页
   ·压缩技术实验分析第46-52页
     ·实验数据第46-47页
     ·实验方法第47页
     ·改进的基于相对熵剪枝方法性能验证第47-49页
     ·本文压缩方法与其他压缩方法的比较第49-52页
     ·小结第52页
   ·实验平台的搭建第52-57页
     ·实验平台介绍第52-54页
     ·平台图形接口第54-57页
   ·本章小结第57-59页
第六章 结束语第59-61页
   ·主要结论第59-60页
   ·后续研究工作的展望第60-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-66页

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