基于特征向量的名词短语指代消解研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-12页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状及意义 | 第10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 指代消解的相关技术 | 第12-20页 |
| ·指代消解相关概念 | 第12-13页 |
| ·指代消解研究的历史及现状 | 第13-18页 |
| ·早期的研究方法 | 第13-14页 |
| ·基于机器学习的研究方法 | 第14-16页 |
| ·中文指代消解的研究现状 | 第16-17页 |
| ·指代消解研究趋势 | 第17-18页 |
| ·指代消解的难点和特点 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于机器学习的指代消解基本框架 | 第20-38页 |
| ·简介 | 第20页 |
| ·语料库资源 | 第20-22页 |
| ·MUC 语料 | 第21页 |
| ·ACE 语料 | 第21-22页 |
| ·数据预处理 | 第22-25页 |
| ·机器学习算法 | 第25-28页 |
| ·支持向量机模型 | 第25-27页 |
| ·最大熵模型 | 第27-28页 |
| ·指代消解算法 | 第28-34页 |
| ·特征选择 | 第28-31页 |
| ·生成训练样例 | 第31-32页 |
| ·构建分类器 | 第32-33页 |
| ·识别指代链 | 第33-34页 |
| ·指代消解的评测方法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 特征向量对系统性能的影响 | 第38-50页 |
| ·原型系统的测试结果 | 第38页 |
| ·特征向量对分类器的影响 | 第38-42页 |
| ·特征取值对SVM 分类器的影响 | 第39-41页 |
| ·特征取值对ME 分类器的影响 | 第41-42页 |
| ·生成训练样例的改进 | 第42-46页 |
| ·算法提出 | 第42-43页 |
| ·限制条件的产生规则 | 第43-45页 |
| ·改进后系统性能分析 | 第45-46页 |
| ·特征及特征组合 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 实验结果及错误分析 | 第50-65页 |
| ·英文测试结果及分析 | 第50-54页 |
| ·英文测试结果 | 第50-51页 |
| ·系统对不同指代的类型的消解能力 | 第51-52页 |
| ·分类器参数设置对系统性能的影响 | 第52-54页 |
| ·中文测试结果及分析 | 第54-57页 |
| ·中文测试结果 | 第54-55页 |
| ·中英文指代消解的异同 | 第55-57页 |
| ·错误分析 | 第57-64页 |
| ·特征识别错误 | 第57-59页 |
| ·系统不能识别的指代关系 | 第59-64页 |
| ·不足之处及改进思路 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结和展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·未来研究方向 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 详细摘要 | 第72-74页 |
