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基于条件随机场模型的中文分词系统研究与实现

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-12页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 中文分词的研究现状第10页
    1.3 论文主要工作第10-11页
    1.4 论文结构第11-12页
2 中文分词技术简介第12-20页
    2.1 中文分词概念第12-13页
        2.1.1 什么是中文分词第12-13页
        2.1.2 中文分词的意义第13页
    2.2 中文分词的主要算法第13-16页
        2.2.1 基于匹配的分词方法第13-15页
        2.2.2 基于理解的分词方法第15页
        2.2.3 基于统计的分词方法第15-16页
    2.3 中文分词所面临的问题第16-18页
        2.3.1 歧义识别第16-17页
        2.3.2 未登录词识别(Out Of Vocabulary , OOV)第17-18页
    2.4 中文分词的评价标准第18-19页
    2.5 本章小结第19-20页
3 条件随机场模型第20-31页
    3.1 隐马尔科夫模型第20-24页
        3.1.1 模型概述第20-21页
        3.1.2 马尔科夫过程第21页
        3.1.3 条件独立性假设第21页
        3.1.4 隐马尔科夫模型的三个基本问题第21-24页
        3.1.5 隐马尔科夫模型的缺点第24页
    3.2 最大熵模型第24-26页
        3.2.1 模型概述第24页
        3.2.2 最大熵模型的约束条件第24-25页
        3.2.3 最大熵模型的原则第25-26页
    3.3 条件随机场模型第26-30页
        3.3.1 模型概述第26页
        3.3.2 条件随机场定义第26-27页
        3.3.3 特征函数的选取第27-28页
        3.3.4 参数估计第28-29页
        3.3.5 概率计算第29-30页
    3.4 本章小结第30-31页
4 基于CRF的中文分词系统第31-47页
    4.1 系统要解决的问题第31-32页
    4.2 分词系统功能需求分析第32页
    4.3 分词系统总体设计第32-33页
    4.4 学习模块设计第33-40页
        4.4.1 语料预处理第34-35页
        4.4.2 特征抽取第35-36页
        4.4.3 CRF模型训练第36-37页
        4.4.4 未登录词识别第37-40页
    4.5 词典管理第40-44页
        4.5.1 基于双数组特里树的分词词典设计第40-43页
        4.5.2 临时词典设计第43-44页
    4.6 分词模块设计第44-46页
    4.7 本章小结第46-47页
5 系统实现第47-61页
    5.1 语料预处理模块实现第47-49页
    5.2 CRF模块实现第49-54页
        5.2.1 标注集及特征模板的配置实现第49-50页
        5.2.2 特征提取模块的实现第50-52页
        5.2.3 解码模块的实现第52-54页
    5.3 词典管理模块实现第54-58页
        5.3.1 词典设计第55-56页
        5.3.2 全切分词图的实现第56-57页
        5.3.3 阈值计算第57-58页
    5.4 分词模块实现第58-60页
    5.5 本章小结第60-61页
6 测试与结果第61-66页
    6.1 测试环境构建第61-63页
        6.1.1 测试平台第61页
        6.1.2 训练语料库构建第61-62页
        6.1.3 分词测试环境构建第62-63页
        6.1.4 对比系统选择说明第63页
    6.2 测试方案第63页
    6.3 实验结果及分析第63-65页
        6.3.1 与CRF++的对比测试第64-65页
        6.3.2 与原全文检索系统分词组件的对比测试第65页
    6.4 本章小结第65-66页
7 总结与展望第66-67页
    7.1 论文工作总结第66页
    7.2 下一步工作展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-70页

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