基于依存分析的语义角色标注研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 序言 | 第9-18页 |
| ·课题背景和意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-16页 |
| ·相关研究 | 第11-14页 |
| ·评价方法 | 第14-15页 |
| ·国际评测 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关介绍 | 第18-31页 |
| ·语料库介绍 | 第18-22页 |
| ·语料库概述 | 第18-19页 |
| ·PropBank | 第19-22页 |
| ·机器学习模型介绍 | 第22-27页 |
| ·统计学习方法概述 | 第22-23页 |
| ·最大熵模型 | 第23-24页 |
| ·支持向量机 | 第24-27页 |
| ·依存分析 | 第27-30页 |
| ·依存语法概述 | 第27-28页 |
| ·依存语法的概率分析模型 | 第28页 |
| ·依存概率 | 第28页 |
| ·寻找概率最大的依存树 | 第28-29页 |
| ·依存分析工具 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 谓词自动标注 | 第31-41页 |
| ·相关研究 | 第31-32页 |
| ·系统概述 | 第32-37页 |
| ·基本特征 | 第33页 |
| ·谓词识别的特征 | 第33-36页 |
| ·词义识别的特征 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-40页 |
| ·基础系统 | 第37-39页 |
| ·最佳系统 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 语义角色标注系统 | 第41-61页 |
| ·基础SRL系统 | 第41-45页 |
| ·标注单元 | 第41-42页 |
| ·通用标注过程 | 第42-43页 |
| ·剪枝算法 | 第43-45页 |
| ·基础SRL系统实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·CoNLL-2008评测语料 | 第45-46页 |
| ·基本特征模板 | 第46-47页 |
| ·实验数据与分析 | 第47页 |
| ·优化SRL系统 | 第47-53页 |
| ·优化特征模板概述 | 第47-50页 |
| ·基于贪心策略的特征选择方法 | 第50-53页 |
| ·优化SRL系统实验结果与分析 | 第53-59页 |
| ·基于手工依存分析的实验 | 第53-56页 |
| ·基于标准谓词标注的依存分析实验 | 第56-57页 |
| ·基于自动谓词标注的依存分析实验 | 第57页 |
| ·与其他SRL系统实验比较 | 第57-59页 |
| ·性能曲线 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 中文语义角色标注 | 第61-66页 |
| ·语料库 | 第61-62页 |
| ·谓词识别 | 第62-63页 |
| ·系统概述 | 第62页 |
| ·特征选取 | 第62-63页 |
| ·系统结果与分析 | 第63页 |
| ·系统所选特征 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-69页 |
| ·全文总结 | 第66-67页 |
| ·未来工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 详细摘要 | 第76-78页 |
