基于SVM和词特征的新词识别研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·新词的定义 | 第13-14页 |
| ·新词的特征 | 第14页 |
| ·新词识别的难点 | 第14-15页 |
| ·新词识别的研究现状 | 第15-17页 |
| ·基于规则的方法 | 第15-16页 |
| ·基于统计的方法 | 第16页 |
| ·基于规则和统计结合的方法 | 第16-17页 |
| ·本文的工作和结构 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 机器学习和支持向量机 | 第19-32页 |
| ·机器学习 | 第19-21页 |
| ·机器学习的概念 | 第20页 |
| ·机器学习的结构 | 第20-21页 |
| ·SVM 理论 | 第21-31页 |
| ·线性情况 | 第22-27页 |
| ·问题转化 | 第22-25页 |
| ·约束条件 | 第25-27页 |
| ·非线性情况 | 第27-31页 |
| ·核函数 | 第27-28页 |
| ·核函数选择 | 第28页 |
| ·松弛变量 | 第28-30页 |
| ·惩罚因子及选取 | 第30-31页 |
| ·多元分类 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于语料库的相关工作 | 第32-40页 |
| ·实验环境 | 第32页 |
| ·语料库选取 | 第32页 |
| ·语料库处理 | 第32-37页 |
| ·语料库分词 | 第33页 |
| ·模拟新词 | 第33-34页 |
| ·特征选取 | 第34-37页 |
| ·支持向量 | 第37页 |
| ·约束条件 | 第37-38页 |
| ·约束条件 1 | 第37-38页 |
| ·约束条件 2 | 第38页 |
| ·约束条件与支持向量机结合 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于 SVM 和词特征的新词识别系统实现 | 第40-54页 |
| ·具体实现流程 | 第42-44页 |
| ·实现流程 | 第42-43页 |
| ·程序流程 | 第43-44页 |
| ·规则过滤 | 第44-45页 |
| ·实验结果与评测 | 第45-53页 |
| ·分析方法 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·程序运行实例及举例 | 第47-53页 |
| ·程序运行实例 | 第47-52页 |
| ·举例 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·下一步工作及展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
