基于案例推理的汉语关键词检出方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 性能评价指标 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于HMM模型的关键词检出方法 | 第15-29页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 框架概述 | 第15-16页 |
| 2.3 预处理与特征提取 | 第16-18页 |
| 2.3.1 采样与量化 | 第16-17页 |
| 2.3.2 加窗分帧 | 第17页 |
| 2.3.3 特征提取 | 第17-18页 |
| 2.4 声学模型 | 第18-26页 |
| 2.4.1 基元的选择 | 第19页 |
| 2.4.2 隐马尔科夫模型 | 第19-26页 |
| 2.5 关键词检出方法 | 第26-28页 |
| 2.5.1 关键词的初选 | 第26-27页 |
| 2.5.2 关键词的确认 | 第27页 |
| 2.5.3 实验测试结果 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于案例推理的关键词检出方法 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 技术框架的选择 | 第30-31页 |
| 3.3 检出方法的研究 | 第31-38页 |
| 3.3.1 声学知识符号化表示 | 第31-32页 |
| 3.3.2 关键词case的提取 | 第32-33页 |
| 3.3.3 案例库的存储和索引 | 第33-34页 |
| 3.3.4 案例的搜索和匹配 | 第34-37页 |
| 3.3.4.1 弹性匹配原则 | 第34-35页 |
| 3.3.4.2 案例库的搜索算法 | 第35-37页 |
| 3.3.5 声学知识的反馈学习 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果 | 第38-40页 |
| 3.4.1 闭集测试及分析 | 第38页 |
| 3.4.2 开集测试及分析 | 第38-39页 |
| 3.4.3 可持续学习能力测试 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于复合准则的聚类算法的改进 | 第41-52页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 聚类算法分析 | 第41-46页 |
| 4.2.1 聚类的相关定义 | 第42-43页 |
| 4.2.2 K-means聚类算法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 层次聚类算法分析 | 第44-46页 |
| 4.3 条件熵的引入 | 第46-48页 |
| 4.4 复合聚类准则和聚类算法 | 第48-50页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
