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基于粗集的汉语建模及其应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-16页
第1章 绪论第16-37页
   ·目的与意义第16-17页
   ·统计语言模型研究第17-21页
     ·类触发模型第17-19页
     ·基于语法信息的语言模型第19-20页
     ·基于类的语言模型第20页
     ·基于语言学规则的统计语言模型第20-21页
   ·语义建模研究第21-29页
     ·基于人工智能的方法第21-22页
     ·基于知识的方法第22-27页
     ·基于语料库的方法第27-29页
   ·其他相关领域研究概述第29-34页
     ·粗集技术第29-31页
     ·自动文摘概述第31-34页
   ·本文的工作第34-37页
     ·本文的主要研究内容第34-35页
     ·主要贡献第35-37页
第2章 基于粗规则集的汉语音字转换第37-66页
   ·引言第37页
   ·粗集技术第37-43页
     ·信息系统第38页
     ·不可分辨关系第38-39页
     ·集合近似第39-40页
     ·约简第40-42页
     ·属性依从第42-43页
     ·决策规则合成第43页
   ·基于粗集的汉语音字转换规则挖掘第43-59页
     ·问题描述第43-45页
     ·构造PTC 决策表第45-47页
     ·属性约简第47-49页
     ·概念泛化第49-51页
     ·算法实现第51-58页
     ·汉语音字转换第58-59页
     ·规则平滑第59页
   ·实验结果与分析第59-64页
   ·本章小结第64-66页
第3 章粗规则集与统计语言模型的融合第66-86页
   ·统计语言模型第66-73页
     ·基于词统计语言模型的汉语音字转换第66-67页
     ·模型融合方法第67-72页
     ·Viterbi搜索第72-73页
   ·粗规则集与字统计语言模型的融合第73-79页
     ·基于字n-gram模型的汉语音字转换第74页
     ·基于候选剪切的模型融合方法第74-75页
     ·基于线性插值的模型融合方法第75-77页
     ·实验与讨论第77-79页
   ·基于粗规则的词统计语言模型第79-85页
     ·特征选择第79-81页
     ·参数计算第81-83页
     ·实验与讨论第83-85页
   ·本章小结第85-86页
第4 章汉语语义量化模型第86-100页
   ·引言第86页
   ·语义信息的量化模型第86-89页
     ·词矢量第87-88页
     ·上下文矢量第88页
     ·语义矢量第88-89页
   ·语义的自动聚类与判别第89-91页
     ·语义相似度第89页
     ·语义的自动聚类算法第89-91页
   ·基于粗集的词空间约简第91-95页
     ·属性值的离散化第91-93页
     ·词空间的属性约简第93-95页
   ·实验结果与分析第95-98页
     ·语义量化模型的评测方法第95-96页
     ·实验结果与分析第96-98页
   ·本章小结第98-100页
第5 章基于多知识源融合的汉语自动文摘模型第100-129页
   ·引言第100-101页
   ·主要的文摘技术第101-108页
     ·基于浅层分析的文摘技术第101-103页
     ·基于实体分析的文摘技术第103-105页
     ·基于话语结构的文摘技术第105-108页
   ·多知识源融合模型第108-122页
     ·文本的内部表示方法第109-110页
     ·修辞结构分析第110-112页
     ·文本内容结构分析第112-116页
     ·隐式章节划分第116-119页
     ·多知识源融合第119-122页
   ·文摘抽取第122-123页
     ·文摘句抽取第122页
     ·参数优化第122-123页
   ·文摘生成第123-124页
   ·实验与讨论第124-128页
     ·模型性能优化与评测第124-126页
     ·隐式章节划分对模型性能的影响第126-128页
   ·本章小结第128-129页
结论第129-131页
参考文献第131-147页
附录A 隐式章节划分结果示例第147-153页
附录B 文摘系统 InsunAbs 的输出结果示例第153-157页
攻读博士学位期间发表的论文第157-159页
哈尔滨工业大学博士学位论文原创性声明第159页
哈尔滨工业大学博士学位论文使用授权书第159-160页
致谢第160-161页
个人简历第161页

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