依存句法分析的置信度研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 依存句法分析 | 第11-14页 |
| 1.3.2 依存句法分析置信度分析 | 第14页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 依存句法分析 | 第16-27页 |
| 2.1 句法分析 | 第16-18页 |
| 2.1.1 依存语法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 数据驱动的依存句法分析 | 第17-18页 |
| 2.2 基于转移的依存分析算法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 解码算法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 学习算法 | 第20-21页 |
| 2.3 基于图的依存分析算法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 解码算法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 学习算法 | 第23-24页 |
| 2.4 融合模型 | 第24-25页 |
| 2.5 依存句法分析的置信度 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于转移的依存句法分析置信度计算 | 第27-35页 |
| 3.1 基于似然概率的置信度分析 | 第27-28页 |
| 3.2 基于重采样的置信度分析 | 第28-29页 |
| 3.2.1 KD-Fix | 第28-29页 |
| 3.2.2 KD-PC | 第29页 |
| 3.3 基于K-Best依存分析结果的置信度分析 | 第29-30页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第30-33页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第30页 |
| 3.4.2 评价方法 | 第30-31页 |
| 3.4.3 结果与分析 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 基于图的依存句法分析置信度计算 | 第35-46页 |
| 4.1 基于近似边缘概率的置信度分析 | 第35-36页 |
| 4.2 基于Logistic回归的置信度分析 | 第36-41页 |
| 4.2.1 分类器：Logistic回归 | 第36-37页 |
| 4.2.2 特征 | 第37-38页 |
| 4.2.3 训练数据的构建 | 第38-39页 |
| 4.2.4 评价方法 | 第39-41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-45页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第41-42页 |
| 4.3.2 结果与分析 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 依存句法分析置信度的应用 | 第46-54页 |
| 5.1 篇章级情感分析 | 第46-49页 |
| 5.2 半指导依存句法分析 | 第49-52页 |
| 5.2.1 半指导依存句法分析系统的构建 | 第49-51页 |
| 5.2.2 实验及分析 | 第51-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
