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泰语词法分析关键技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 泰语音节切分研究现状第15页
        1.2.2 泰语分词研究现状第15-16页
        1.2.3 泰语词性标注研究现状第16-17页
        1.2.4 泰语命名实体识别研究现状第17页
    1.3 论文研究内容第17-18页
    1.4 论文组织结构第18-20页
第二章 融合字符类别特征的泰语音节切分第20-30页
    2.1 引言第20-21页
    2.2 条件随机场模型第21-22页
    2.3 基于条件随机场的泰语音节切分方法第22-25页
        2.3.1 条件随机场音节切分方法第22-23页
        2.3.2 标注集和特征选择第23-25页
    2.4 实验与分析第25-28页
        2.4.1 实验语料第25页
        2.4.2 评价指标第25-26页
        2.4.3 实验与结果分析第26-28页
    2.5 本章小结第28-30页
第三章 融合字符及音节类别特征的双层CRFs泰语分词第30-44页
    3.1 引言第30-32页
    3.2 条件随机场泰语分词第32页
    3.3 双层条件随机场泰语分词第32-37页
        3.3.1 融合字符和音节特征的双层CRFs泰语分词第32-35页
        3.3.2 标注集与特征选择第35-37页
    3.4 实验与分析第37-42页
        3.4.1 实验语料第37-38页
        3.4.2 评价指标第38页
        3.4.3 实验与结果分析第38-42页
    3.5 本章小结第42-44页
第四章 泰语词性标注方法第44-62页
    4.1 引言第44-45页
    4.2 隐马尔科夫泰语词性标注第45-49页
        4.2.1 隐马尔科夫模型第45-46页
        4.2.2 隐马尔科夫泰语词性标注第46-49页
    4.3 条件随机场泰语词性标注第49-50页
        4.3.1 条件随机场词性标注模型第49页
        4.3.2 标注集与特征选择第49-50页
    4.4 神经网络词性标注模型第50-56页
        4.4.1 神经网络第50-54页
        4.4.2 神经网络泰语词性标注问题第54-55页
        4.4.3 词性标注损失函数第55-56页
    4.5 实验与分析第56-60页
        4.5.1 实验语料与评价标准第56-57页
        4.5.2 实验与结果分析第57-60页
    4.6 本章小结第60-62页
第五章 泰语命名实体识别方法第62-72页
    5.1 引言第62页
    5.2 条件随机场泰语命名实体识别第62-64页
        5.2.1 条件随机场泰语命名实体识别第62-63页
        5.2.2 标注集与特征选择第63-64页
    5.3 神经网络泰语命名实体识别模型第64-68页
        5.3.1 神经网络泰语命名实体识别问题第64-65页
        5.3.2 词向量第65页
        5.3.3 前向网络第65-67页
        5.3.4 损失函数第67-68页
    5.4 实验与分析第68-70页
        5.4.1 实验语料与评价指标第68-69页
        5.4.2 实验与结果分析第69-70页
    5.5 本章小结第70-72页
第六章 总结与展望第72-76页
    6.1 论文总结第72-73页
    6.2 下一步工作第73-76页
致谢第76-78页
参考文献第78-84页
附录A 攻读硕士学位期间发表论文与申请软件著作权第84-86页
附录B 攻读硕士期间参与项目第86页

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