基于统计和潜在语义分析的混合语言模型的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第7-9页 |
| ·课题背景 | 第7-9页 |
| ·研究的意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的主要内容 | 第11-12页 |
| 第2章 统计语言模型及平滑技术 | 第12-23页 |
| ·统计语言模型 | 第12-14页 |
| ·N-gram语言模型 | 第13-14页 |
| ·语言模型的性能评价标准 | 第14页 |
| ·统计语言模型的数据平滑技术 | 第14-22页 |
| ·Good-Turing估计 | 第15页 |
| ·Jelinek-Mercer平滑 | 第15-16页 |
| ·Katz平滑 | 第16-18页 |
| ·Church-Gale平滑 | 第18-19页 |
| ·Average-count平滑 | 第19-20页 |
| ·基于二项式后验分布的回退方法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 潜在语义与统计相结合的语言模型 | 第23-37页 |
| ·概述 | 第23-24页 |
| ·潜在语义分析原理 | 第24-29页 |
| ·特征表示 | 第24-26页 |
| ·奇异值分解 | 第26-28页 |
| ·伪文档的表示 | 第28-29页 |
| ·聚类 | 第29-31页 |
| ·词聚类 | 第29-30页 |
| ·文档聚类 | 第30-31页 |
| ·潜在语义分析语言模型的建立 | 第31-35页 |
| ·直接建模 | 第31-33页 |
| ·词聚类建模 | 第33-34页 |
| ·文档聚类建模 | 第34页 |
| ·联合聚类建模 | 第34-35页 |
| ·潜在语义分析模型和统计模型的结合 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 实验方法和结果分析 | 第37-46页 |
| ·语料准备工作 | 第37-38页 |
| ·语料来源 | 第37-38页 |
| ·语料预处理 | 第38页 |
| ·统计语言模型的建立 | 第38-39页 |
| ·潜在语义分析语言模型的建立 | 第39-42页 |
| ·两种形式语言模型的结合 | 第42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
