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面向军事领域的句子级文本处理技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-23页
    1.1 研究背景与意义第11-14页
        1.1.1 研究背景第11-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-20页
        1.2.1 自动分词研究现状第16-18页
        1.2.2 词性标注研究现状第18页
        1.2.3 依存句法分析研究现状第18-20页
        1.2.4 研究现状概括第20页
    1.3 本文研究内容第20-21页
    1.4 本文组织结构第21-23页
第二章 统计模型与领域词典结合的分词方案第23-35页
    2.1 军事文本分词特征分析第23-25页
    2.2 领域分词方案设计第25-30页
        2.2.1 CRF序列标注模型第26-27页
        2.2.2 基于CRF的粗切分模型第27-29页
        2.2.3 领域词典构建方法第29-30页
    2.3 实验及分析第30-33页
        2.3.1 实验语料第30-32页
        2.3.2 实验结果及分析第32-33页
    2.4 本章小结第33-35页
第三章 基于注意力LSTM的词性标注模型第35-47页
    3.1 长短时记忆网络和注意力机制第35-38页
    3.2 词性标注模型设计第38-42页
        3.2.1 词性标注模型第38-41页
        3.2.2 模型训练第41页
        3.2.3 标签序列解码第41-42页
    3.3 实验及分析第42-46页
        3.3.1 实验设置第42-44页
        3.3.2 实验结果第44-45页
        3.3.3 与前人工作的对比第45-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 结合全局向量特征的依存句法分析模型第47-63页
    4.1 卷积神经网络和基于图的依存句法分析第47-49页
    4.2 依存句法分析模型设计第49-55页
        4.2.1 特征提取层第50-53页
        4.2.2 前馈网络层第53-54页
        4.2.3 基于max-margin的训练算法第54-55页
    4.3 实验及分析第55-61页
        4.3.1 实验设置第55-58页
        4.3.2 实验结果及分析第58-61页
    4.4 本章小结第61-63页
第五章 总结与展望第63-65页
    5.1 工作总结第63页
    5.2 研究展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-71页
作者简历第71页

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