基于统计的汉语依存句法分析研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·汉语依存句法分析的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 依存句法分析的研究概述 | 第15-26页 |
| ·依存语法理论 | 第15-17页 |
| ·理论的产生 | 第15-16页 |
| ·依存结构树 | 第16-17页 |
| ·依存句法分析方法 | 第17-23页 |
| ·基于语法的方法 | 第17-18页 |
| ·数据驱动的方法 | 第18-23页 |
| ·机器学习方法的应用 | 第23-24页 |
| ·支持向量机模型 | 第23页 |
| ·最大熵模型 | 第23-24页 |
| ·依存句法分析相关评测 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 依存树库的建设 | 第26-35页 |
| ·句法成分中心词 | 第26-27页 |
| ·基于层叠条件随机场的方法 | 第27-32页 |
| ·CRFs 模型 | 第28-29页 |
| ·特征选择 | 第29-30页 |
| ·后处理 | 第30-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-34页 |
| ·数据及评价方法 | 第32页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·错误实例分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 面向依存句法分析的谓词识别 | 第35-44页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·基于统计和规则的谓词识别方法 | 第36-40页 |
| ·MNP 自动识别前处理 | 第37-38页 |
| ·谓词自动识别 | 第38-39页 |
| ·规则后处理 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-43页 |
| ·实验数据 | 第40页 |
| ·对比实验及分析 | 第40-43页 |
| ·错误实例分析 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 多策略融合的依存句法分析 | 第44-54页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·多策略融合的方法 | 第44-50页 |
| ·基于最大熵的依存骨架分析 | 第45-48页 |
| ·谓词识别前处理 | 第48-49页 |
| ·两种分析方法结果的融合 | 第49-50页 |
| ·依存关系类型识别 | 第50页 |
| ·实验结果 | 第50-53页 |
| ·实验数据及评价方法 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 附录Ⅰ CTB 树库词性标注集 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第62页 |
