基于特征向量的语义角色标注研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第一章 序言 | 第10-18页 |
| ·课题背景和意义 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-16页 |
| ·相关研究 | 第12-15页 |
| ·评价方法 | 第15页 |
| ·国际评测 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 语料库和机器学习方法介绍 | 第18-28页 |
| ·语料库介绍 | 第18-22页 |
| ·语料库概述 | 第18-19页 |
| ·PropBank | 第19-22页 |
| ·机器学习方法介绍 | 第22-27页 |
| ·统计学习方法概述 | 第22-23页 |
| ·最大熵模型 | 第23-24页 |
| ·支持向量机 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于局部模型的语义角色标注基础系统 | 第28-38页 |
| ·局部模型概述 | 第28-32页 |
| ·语义角色标注实例 | 第28-29页 |
| ·标注单元 | 第29-30页 |
| ·标注过程 | 第30-32页 |
| ·基于特征向量的统计学习 | 第32页 |
| ·基于局部模型的语义角色标注基础系统 | 第32-35页 |
| ·CoNLL-2005 评测语料 | 第33页 |
| ·基本的特征模板 | 第33-34页 |
| ·基础系统的实验结果与分析 | 第34-35页 |
| ·后处理 | 第35-37页 |
| ·后处理概述 | 第35页 |
| ·基于角色共现概率的去除嵌套关系算法 | 第35-36页 |
| ·基于角色共现概率的去除重复论元算法 | 第36-37页 |
| ·基于角色共现概率后处理的实验结果与分析 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 语义角色标注中特征组合研究 | 第38-51页 |
| ·特征模板概述 | 第38-42页 |
| ·谓词相关特征 | 第38页 |
| ·句法成分相关特征 | 第38-40页 |
| ·谓词-句法成分关系特征 | 第40页 |
| ·组合特征 | 第40-42页 |
| ·基于贪心策略的特征选择方法 | 第42-44页 |
| ·贪心策略 | 第42-43页 |
| ·基于贪心策略的特征选择算法 | 第43-44页 |
| ·基于手工句法分析的特征组合实验 | 第44-47页 |
| ·基于自动句法分析的特征组合实验 | 第47-49页 |
| ·性能曲线 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于中心词的剪枝算法 | 第51-58页 |
| ·剪枝算法概述 | 第51-52页 |
| ·常见的剪枝方法 | 第51页 |
| ·Xue 剪枝算法 | 第51-52页 |
| ·基于中心词的剪枝算法 | 第52-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 基于全局模型的语义角色标注 | 第58-67页 |
| ·全局模型概述 | 第58-60页 |
| ·全局优化概述 | 第58-60页 |
| ·基于重排列的全局模型 | 第60页 |
| ·基于动态规划的取n-Best 角色序列的算法 | 第60-64页 |
| ·动态规划及其算法 | 第61-62页 |
| ·基于动态规划的取n-Best 角色序列算法 | 第62-64页 |
| ·全局特征模板 | 第64-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-70页 |
| ·本文总结 | 第67-68页 |
| ·未来工作 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 详细摘要 | 第76-78页 |
