基于多序列对齐和统计语言模型的多中文地址识别结果融合
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-24页 |
| 1.2.1 单识别器识别后处理 | 第19-22页 |
| 1.2.2 多识别器识别后处理 | 第22-24页 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 | 第24-26页 |
| 1.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 多中文识别器的识别结果对齐 | 第27-43页 |
| 2.1 多序列对齐算法概述 | 第27-33页 |
| 2.1.1 基于动态规划的多序列对齐算法 | 第27-30页 |
| 2.1.2 基于渐进对齐的多序列对齐算法 | 第30-33页 |
| 2.2 多中文地址的对齐算法 | 第33-42页 |
| 2.2.1 基于动态规划方法的两中文地址对齐 | 第34-39页 |
| 2.2.2 基于渐进方法的多中文地址对齐 | 第39-42页 |
| 2.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 候选假设的链路生成 | 第43-49页 |
| 3.1 链路生成概述 | 第43-44页 |
| 3.2 多条对齐中文地址链路的生成 | 第44-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 最优候选假设选择 | 第49-56页 |
| 4.1 统计语言模型简介 | 第49-51页 |
| 4.2 候选假设的概率计算 | 第51-53页 |
| 4.3 Viterbi搜索算法 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第56-66页 |
| 5.1 统计语言模型训练与测试库介绍 | 第56-58页 |
| 5.2 命名方式和评价体系 | 第58-59页 |
| 5.3 实验设计与结果分析 | 第59-65页 |
| 5.3.1 SRI1上测试字符识别效果 | 第60-63页 |
| 5.3.2 SRI2上测试整条地址的识别效果 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文主要工作 | 第66-67页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 | 第74页 |
