基于半监督学习的隐式篇章关系识别与研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第11-23页 |
1.1 研究背景和意义 | 第11-18页 |
1.1.1 信息检索和信息抽取 | 第11-13页 |
1.1.2 篇章关系识别 | 第13-15页 |
1.1.3 自然语言处理 | 第15-18页 |
1.2 研究现状 | 第18-21页 |
1.3 本文主要工作 | 第21-23页 |
第二章 知识表示 | 第23-37页 |
2.1 问题描述 | 第23页 |
2.2 语料库介绍 | 第23-28页 |
2.3 特征 | 第28-33页 |
2.4 特征预处理 | 第33-34页 |
2.5 本章小结 | 第34-37页 |
第三章 基于监督学习的隐式篇章关系识别 | 第37-47页 |
3.1 有监督学习方法描述 | 第37-39页 |
3.2 最大熵模型 | 第39-40页 |
3.3 实验设置 | 第40-41页 |
3.4 评测指标 | 第41-43页 |
3.5 结果分析 | 第43-46页 |
3.6 本章小结 | 第46-47页 |
第四章 基于半监督学习的隐式篇章关系识别 | 第47-55页 |
4.1 引言 | 第47页 |
4.2 半监督学习方法描述 | 第47-50页 |
4.3 实验设置和评价标准 | 第50-51页 |
4.4 结果分析 | 第51-54页 |
4.5 本章小结 | 第54-55页 |
第五章 总结与展望 | 第55-59页 |
5.1 本文工作总结 | 第55页 |
5.2 讨论 | 第55-57页 |
5.2.1 有监督学习V.S.半监督学习 | 第55-56页 |
5.2.2 特征 | 第56页 |
5.2.3 隐式篇章关系识别的难点 | 第56-57页 |
5.3 未来工作方向 | 第57-59页 |
参考文献 | 第59-63页 |
攻读学位期间发表的论文 | 第63-65页 |
致谢 | 第65页 |