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非时齐语言建模技术研究及实践

摘要第1-6页
Abstract第6-17页
插图第17-21页
表格第21-25页
第1章 绪论第25-45页
   ·研究的目的和意义第25-28页
   ·统计语言模型定义第28-29页
     ·定义第28-29页
     ·评价第29页
   ·当前主要统计语言模型第29-39页
     ·Ngram语言模型系列第29-33页
     ·指数语言模型系列第33-36页
     ·神经网络语言模型第36-39页
   ·汉语键盘输入第39-41页
   ·本文主要工作第41-45页
     ·本文主要研究内容第41-42页
     ·本文主要贡献第42-45页
第2章 面向汉语语言建模的自适应词表生成算法第45-60页
   ·引言第45页
   ·一体化迭代算法框架第45-47页
   ·自适应的词表生成方法第47-51页
     ·基于多特征的词表自动生成方法第47-50页
     ·基于启发式的参数自动寻优方法第50-51页
   ·实验和讨论第51-59页
     ·系统评价指标第52-53页
     ·一体化迭代算法实验第53-55页
     ·多特征词表生成算法实验第55-56页
     ·系统自适应实验第56-59页
   ·本章小结第59-60页
第3章 非时齐语言建模技术研究第60-97页
   ·引言第60-62页
   ·语言元素非时齐属性的统计规律分析第62-66页
     ·语言元素位置信息的量化表示方法第62-64页
     ·语言元素非时齐属性的统计规律第64-66页
   ·非时齐Ngram模型第66-81页
     ·模型的提出和定义第66-68页
     ·平滑技术第68-74页
     ·实验与讨论第74-80页
     ·小结第80-81页
   ·非时齐MEMM模型第81-95页
     ·模型的提出和定义第82-83页
     ·非对称非时齐MEMM模型第83-84页
     ·实验与讨论第84-95页
     ·小结第95页
   ·本章小结第95-97页
第4章 基于语义的汉语语言模型平滑技术研究第97-114页
   ·引言第97-98页
   ·汉语语义资源介绍第98-100页
     ·知网第98-99页
     ·同义词词林第99-100页
   ·基于语义的回退平滑方法第100-107页
     ·标准回退平滑方法第100-101页
     ·基于语义的回退平滑方法第101-102页
     ·基于迭代的参数优化方法第102-104页
     ·高阶模型中基于语义的回退平滑方法第104-105页
     ·实验结果及分析第105-107页
   ·基于语义的插值平滑方法第107-113页
     ·标准插值平滑方法第107-108页
     ·基于语义的插值平滑方法第108页
     ·基于迭代的参数优化方法第108-110页
     ·高阶模型中基于语义的插值平滑方法第110-111页
     ·实验结果及分析第111-113页
   ·本章小结第113-114页
第5章 语言模型在汉语键盘输入中的应用第114-137页
   ·引言第114页
   ·移动设备上键音转换问题研究第114-123页
     ·基于数字键盘的汉字输入过程第114-116页
     ·键音转换处理模型第116-118页
     ·键音转换算法第118-121页
     ·实验和讨论第121-123页
     ·小结第123页
   ·利用拼音信息提高音字转换系统性能第123-135页
     ·问题提出第123-125页
     ·基于类别的最大熵马尔科夫模型第125-131页
     ·实验和讨论第131-135页
     ·小结第135页
   ·本章小结第135-137页
结论第137-139页
参考文献第139-150页
附录A Insun语句级手机拼音汉字输入法第150-151页
 A.1 系统简介第150页
 A.2 系统演示第150-151页
附录B 智能粤语拼音语句输入法第151-152页
 B.1 系统简介第151页
 B.2 系统演示第151-152页
附录C 语句级智能拼音输入法自动评测系统第152-159页
 C.1 系统简介第152-153页
 C.2 操作步骤第153-159页
攻读博士学位期间所发表的论文第159-161页
攻读博士学位期间参加的主要科研项目第161-163页
致谢第163-164页
个人简历第164页

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