基于条件随机场的网络文本分词研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-21页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·汉语分词技术研究现状 | 第9-12页 |
| ·汉语分词技术的主要难点 | 第12-16页 |
| ·汉语分词规范 | 第12-14页 |
| ·切分歧义问题 | 第14-15页 |
| ·未登录词辨识 | 第15-16页 |
| ·汉语分词的主要方法 | 第16-20页 |
| ·基于规则的分词方法 | 第16-18页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第18-19页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第19-20页 |
| ·论文组织结构 | 第20-21页 |
| 2 统计语言模型 | 第21-31页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第21-24页 |
| ·隐马尔可夫模型原理 | 第22-23页 |
| ·隐马尔可夫模型在序列标记中的应用 | 第23-24页 |
| ·独立性假设问题 | 第24页 |
| ·最大熵马尔可夫模型 | 第24-27页 |
| ·最大熵马尔可夫模型原理 | 第24-25页 |
| ·最大熵马尔可夫模型在序列标记中的应用 | 第25-26页 |
| ·最大熵马尔可夫模型的局限性 | 第26-27页 |
| ·条件随机场模型 | 第27-31页 |
| ·条件随机场模型原理 | 第27-28页 |
| ·条件随机场模型的势函数表示 | 第28-29页 |
| ·条件随机场模型在序列标记中的应用 | 第29-30页 |
| ·条件随机场模型的参数估计 | 第30-31页 |
| 3 基于CRFs的网络文本分词 | 第31-45页 |
| ·网络文本特点分析 | 第31-33页 |
| ·基于字与基于词结合的CRFs分词 | 第33-39页 |
| ·基于字的CRFs分词 | 第33-35页 |
| ·基于词的CRFs分词 | 第35-37页 |
| ·字词结合CRFs中文分词 | 第37-39页 |
| ·平均互信息与C-value结合的未登录词识别 | 第39-43页 |
| ·未登录词的构成模式 | 第39-40页 |
| ·平均互信息 | 第40-41页 |
| ·C-value模型 | 第41-42页 |
| ·未登录词识别过程 | 第42-43页 |
| ·网络文本分词的后处理 | 第43-45页 |
| 4 实验结果与分析 | 第45-53页 |
| ·字词结合CRFs分词实验 | 第45-48页 |
| ·实验数据与评测标准 | 第45页 |
| ·实验结果 | 第45-48页 |
| ·未登录词识别实验 | 第48-51页 |
| ·实验数据与评测标准 | 第48页 |
| ·实验结果 | 第48-51页 |
| ·后处理分词结果实验 | 第51-52页 |
| ·实验数据与评测标准 | 第51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·综合结果分析 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
