| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 中文模糊限制信息检测语料库及评价指标 | 第13-15页 |
| 1.3.1 中文模糊限制信息检测语料库 | 第13-14页 |
| 1.3.2 中文模糊限制信息范围检测评价指标 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 相关理论知识 | 第17-31页 |
| 2.1 支持向量机（SVM） | 第17-21页 |
| 2.2 神经网络模型 | 第21-24页 |
| 2.2.1 卷积神经网络（CNN） | 第21-23页 |
| 2.2.2 长短时记忆递归神经网络（LSTM） | 第23-24页 |
| 2.3 极端梯度提升（XGBoost） | 第24-30页 |
| 2.3.1 梯度提升算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 极端梯度提升（XGBoost） | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于复合核模型的中文模糊限制信息范围检测 | 第31-42页 |
| 3.1 基于复合核模型的中文模糊限制信息范围检测系统框架 | 第31-36页 |
| 3.1.1 候选边界选择 | 第32-33页 |
| 3.1.2 平面特征抽取 | 第33-34页 |
| 3.1.3 句法结构特征抽取 | 第34-36页 |
| 3.1.4 基于复合核函数融合多项式核函数和树核函数 | 第36页 |
| 3.1.5 后处理 | 第36页 |
| 3.2 基于复合核模型的中文模糊限制信息范围检测实验 | 第36-41页 |
| 3.2.1 基于多项式核函数的中文模糊限制信息范围检测实验 | 第37-38页 |
| 3.2.2 基于树核函数的中文模糊限制信息范围检测实验 | 第38-39页 |
| 3.2.3 基于复合核模型的中文模糊限制信息范围检测实验 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于神经网络模型的中文模糊限制信息范围检测 | 第42-57页 |
| 4.1 基于神经网络模型的中文模糊限制信息范围检测系统 | 第42-51页 |
| 4.1.1 系统框架 | 第42-43页 |
| 4.1.2 基于候选边界词的范围检测系统 | 第43-46页 |
| 4.1.3 基于候选短语的范围检测系统 | 第46-47页 |
| 4.1.4 基于候选短语语义表示的范围检测系统 | 第47-51页 |
| 4.2 基于神经网络模型的中文模糊限制信息范围检测实验 | 第51-55页 |
| 4.2.1 基于候选边界词的范围检测实验 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于候选短语的范围检测实验 | 第53-54页 |
| 4.2.3 基于候选短语语义表示的范围检测实验 | 第54-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 基于复合核和神经网络模型融合的中文模糊限制信息范围检测 | 第57-64页 |
| 5.1 基于复合核和神经网络模型融合的范围检测系统框架 | 第57-60页 |
| 5.1.1 基于权重调整的结果融合范围检测系统 | 第57-58页 |
| 5.1.2 基于XGBoost的结果融合范围检测系统 | 第58-60页 |
| 5.2 基于复合核和神经网络模型融合的范围检测实验 | 第60-63页 |
| 5.2.1 基于权重调整的结果融合范围检测实验 | 第60-61页 |
| 5.2.2 基于XGBoost的结果融合范围检测实验 | 第61-62页 |
| 5.2.3 与相关研究比较 | 第62-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
