基于隐马尔科夫模型词性标注的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-16页 |
| ·自然语言处理概述 | 第11-15页 |
| ·词性标注的重要意义 | 第15-16页 |
| ·课题研究现状 | 第16-19页 |
| ·词性标注的研究现状 | 第16-18页 |
| ·词性标注主要困难 | 第18-19页 |
| ·论文主要工作和组织结构 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 隐马尔科夫模型改进 | 第21-35页 |
| ·统计语言模型概述 | 第21-27页 |
| ·最大熵模型 | 第21-22页 |
| ·条件随机场模型 | 第22-23页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第23-27页 |
| ·隐马尔科夫模型用于词性标注 | 第27-29页 |
| ·模型参数的估计 | 第27-28页 |
| ·最佳状态的确定 | 第28页 |
| ·观察值输出概率的计算 | 第28-29页 |
| ·隐马尔科夫模型的改进 | 第29-31页 |
| ·N-元语法模型 | 第29-30页 |
| ·二阶隐马尔科夫模型 | 第30-31页 |
| ·实验设计 | 第31-33页 |
| ·实验数据与开发环境 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 模型参数平滑 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·平滑算法简介 | 第36-41页 |
| ·加法平滑 | 第36页 |
| ·Good-Turning估计 | 第36-37页 |
| ·Jelinek-Mercer平滑算法 | 第37页 |
| ·Katz's式平滑 | 第37-39页 |
| ·Witten-Bell平滑算法 | 第39页 |
| ·Absolute打折 | 第39-40页 |
| ·Kneser-Ney平滑 | 第40-41页 |
| ·平滑算法总结 | 第41-43页 |
| ·平滑算法评估标准 | 第43页 |
| ·实验设计 | 第43-46页 |
| ·实验数据准备与开发环境 | 第43-44页 |
| ·平滑性能对比实验及分析 | 第44-45页 |
| ·平滑用于词性标注的准确率分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 高频生词处理 | 第47-57页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·生词处理算法 | 第47-51页 |
| ·词形分析方法 | 第47-48页 |
| ·统计学方法 | 第48-50页 |
| ·求词汇发射概率的方法 | 第50-51页 |
| ·求词汇发射概率方法的改进 | 第51页 |
| ·高频生词的进一步处理 | 第51-52页 |
| ·英汉生词词性的分布 | 第52页 |
| ·实验设计 | 第52-55页 |
| ·实验数据与开发环境 | 第52-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 词性标注系统实现 | 第57-63页 |
| ·数据准备及开发环境 | 第57-58页 |
| ·测试结果及分析 | 第58-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第71页 |
