基于半监督结构化学习的跨语言词性标注研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-16页
·课题来源	第9页
·课题背景及意义	第9-11页
·相关工作研究现状	第11-14页
·词性标注研究现状	第11-12页
·跨语言映射研究现状	第12-13页
·半监督结构化学习在自然语言处理中的应用	第13-14页
·本文主要研究内容	第14页
·论文主要组织结构	第14-16页
第2章 跨语言词性标注的直接映射方法	第16-29页
·跨语言词性标注标准	第16页
·词性标注评价标准	第16-17页
·跨语言映射的半监督结构化学习定义	第17-19页
·跨语言直接映射的方法	第19-21页
·直接映射算法（无标注数据）	第20-21页
·直接映射算法（有标注数据）	第21页
·词对齐和句对齐过滤方法	第21-25页
·实验设置和实验结果	第25-27页
·本章小结	第27-29页
第3章 基于协同学习的跨语言词性标注方法	第29-39页
·相关机器学习算法	第29-33页
·协同学习方法	第29-30页
·条件马尔科夫随机场	第30-33页
·基于协同学习的跨语言词性标注框架	第33-35页
·实验和实验分析	第35-38页
·本章小结	第38-39页
第4章 基于标签传播的跨语言词性标注方法	第39-52页
·相关机器学习算法	第39-43页
·链式马尔科夫随机场	第39-41页
·标签传播算法	第41-43页
·算法描述	第43-49页
·图的建立	第43-45页
·奇异值分解	第45-47页
·词性标注标签传播算法	第47-48页
·用马尔可夫随机场进行词性标注	第48-49页
·实验与分析	第49-51页
·本章小结	第51-52页
结论	第52-53页
参考文献	第53-57页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果	第57-59页
致谢	第59-60页
附录	第60-62页