中文名词短语识别研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 名词短语识别的目标 | 第15页 |
| 1.3 名词短语识别的难点 | 第15-16页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.5 本文的主要工作及组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 名词短语的基本知识 | 第20-24页 |
| 2.1 中文短语简介 | 第20页 |
| 2.2 基本名词短语的定义 | 第20-21页 |
| 2.3 传统领域名词短语识别 | 第21-22页 |
| 2.4 微博领域名词短语识别 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 相关机器学习模型与算法 | 第24-37页 |
| 3.1 共现分析方法 | 第24-28页 |
| 3.1.1 共现含义及其关系类型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 共现分析含义及相应类型 | 第25-26页 |
| 3.1.3 共现分析研究的一般流程 | 第26页 |
| 3.1.4 基于共现分析的研究 | 第26-28页 |
| 3.2 词频统计模型 | 第28-31页 |
| 3.2.1 词频统计简介 | 第28页 |
| 3.2.2 词频统计用于短语识别的原理 | 第28-30页 |
| 3.2.3 词频统计的应用 | 第30-31页 |
| 3.3 条件随机场模型 | 第31-36页 |
| 3.3.1 无向图模型 | 第32-33页 |
| 3.3.2 条件随机场的定义 | 第33-34页 |
| 3.3.3 CRF势函数 | 第34-35页 |
| 3.3.4 CRF参数估计 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 中文名词短语识别的实现 | 第37-51页 |
| 4.1 基于词频统计模型识别中文名词短语 | 第37-44页 |
| 4.1.1 词频统计模型的建立 | 第37-40页 |
| 4.1.2 名词短语识别 | 第40-41页 |
| 4.1.3 未登录词处理 | 第41-42页 |
| 4.1.4 规则模板 | 第42-43页 |
| 4.1.5 纠错处理 | 第43-44页 |
| 4.2 基于条件随机场模型识别中文微博名词短语 | 第44-50页 |
| 4.2.1 训练语料预处理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 条件随机场模型特征集 | 第45-49页 |
| 4.2.3 优化后处理 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验结果及相关分析 | 第51-62页 |
| 5.1 实验语料 | 第51-52页 |
| 5.1.1 基于词频统计模型实验语料 | 第51页 |
| 5.1.2 中文微博名词短语识别语料 | 第51-52页 |
| 5.2 评价标准 | 第52-53页 |
| 5.3 名词短语识别实验及结果分析 | 第53-61页 |
| 5.3.1 基于词频统计模型的实验结果及分析 | 第53-57页 |
| 5.3.2 基于CRF模型的实验结果 | 第57-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第67页 |
