最大熵结合词语聚类的中文词性标注研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·词性标注任务简介 | 第8页 |
| ·词性标注相关研究 | 第8-11页 |
| ·词性标注的方法 | 第8-10页 |
| ·词性标注研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究的难点 | 第11-12页 |
| ·兼类词的词性选择 | 第11-12页 |
| ·数据稀疏问题的解决 | 第12页 |
| ·未登录词的标注 | 第12页 |
| ·本文的工作 | 第12-14页 |
| 2 理论背景及相关模型 | 第14-24页 |
| ·自然语言处理 | 第14页 |
| ·最大熵模型 | 第14-20页 |
| ·熵的定义 | 第14-15页 |
| ·一个简单的例子 | 第15-16页 |
| ·最大熵模型的形式化表示 | 第16-20页 |
| ·条件随机域 | 第20-22页 |
| ·语言模型 | 第22-23页 |
| ·词性标注集 | 第23-24页 |
| 3 基于最大熵模型的中文词性标注 | 第24-35页 |
| ·特征抽取 | 第24-25页 |
| ·参数估计 | 第25-27页 |
| ·GIS参数估计 | 第25-27页 |
| ·ⅡS参数估计 | 第27页 |
| ·未登录词的标注 | 第27-31页 |
| ·数据平滑 | 第31-32页 |
| ·实验 | 第32-35页 |
| ·实验语料 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-35页 |
| 4 最大熵结合词语聚类的中文词性标注 | 第35-50页 |
| ·词语聚类的必要性 | 第35页 |
| ·词语聚类的方法 | 第35-42页 |
| ·基于互信息的词语聚类 | 第36-39页 |
| ·基于功能词的词语聚类 | 第39-41页 |
| ·基于高频词的词语聚类 | 第41-42页 |
| ·词语聚类语料的获取 | 第42-43页 |
| ·最大熵结合词语聚类的词性标注 | 第43-45页 |
| ·命名实体识别修正词性标注 | 第45-46页 |
| ·实验 | 第46-50页 |
| ·结合词语聚类的标注 | 第46-48页 |
| ·命名实体识别的修正实验 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
