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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

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