首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

中文逗号分类方法研究

中文摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·研究背景和意义第10-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·本文主要研究内容第13页
   ·本文的组织结构第13-15页
第二章 相关知识第15-25页
   ·逗号分类相关知识第15-17页
     ·组块分析第15-16页
     ·句子边界识别第16-17页
   ·语篇结构相关知识第17-18页
     ·基本语篇单元识别第17-18页
   ·相关机器学习方法第18-22页
     ·熵第18-19页
     ·最大熵模型第19-21页
     ·整数线性规划第21-22页
   ·评测标准第22-24页
     ·语料库一致性分析第22-23页
     ·分类评测第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 逗号分类语料库标注方法第25-37页
   ·逗号标注语料库情况第25-26页
   ·两类逗号标注第26-28页
     ·两类逗号分类标准第26-27页
     ·两类逗号的标注方法第27-28页
   ·多类逗号标注第28-35页
     ·多类逗号分类标准第29-34页
     ·多类逗号自动标注方法第34-35页
   ·语料库 Kappa 值计算第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 基于层次结构的逗号分类方法第37-48页
   ·基准系统概述第37-38页
   ·基于层次结构的中文分句模型概述第38-42页
     ·层次结构模型第38-39页
     ·特征向量选择及实例生成第39-42页
   ·实验结果及分析第42-47页
     ·语料标注及实验设置第42页
     ·第一层 ME 分类器性能分析第42-44页
     ·第二层 ME 分类器性能分析第44-47页
   ·本章小结第47-48页
第五章 基于逗号的基本语篇单元分类及优化方法第48-63页
   ·基于 ME 模型的基本语篇单元识别模型第48-54页
     ·适合多类逗号的句法特征抽取第48-52页
     ·实验结果及分析第52-54页
   ·基于 CRF 模型的基本语篇单元识别模型第54-57页
     ·特征模板的构建第55页
     ·实验结果及分析第55-57页
   ·基于 CRF 模型与 ME 模型相结合的基本语篇单元识别模型第57-62页
     ·整数线性规划的约束条件第57-60页
     ·实验结果及分析第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
   ·研究工作总结第63页
   ·展望第63-65页
参考文献第65-69页
攻读学位期间科研情况说明第69-70页
致谢第70-71页

论文共71页,点击 下载论文
上一篇:双语情感分类方法研究
下一篇:面向依赖型数据源的Deep Web数据融合技术研究