面向英文文章自动评改的词性标注技术的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 面向新闻语料的英文词性标注 | 第11-12页 |
| 1.2.2 面向中国学生写的英文文章的词性标注 | 第12页 |
| 1.3 本文工作和研究成果 | 第12-13页 |
| 1.4 本文结构组成 | 第13-15页 |
| 第二章 相关工作 | 第15-25页 |
| 2.1 词性标注 | 第15-17页 |
| 2.1.1 基于规则的词性标注 | 第15页 |
| 2.1.2 基于机器学习的词性标注 | 第15-17页 |
| 2.2 神经网络 | 第17-25页 |
| 2.2.1 人工神经网络的基本结构 | 第18-22页 |
| 2.2.2 神经网络训练算法 | 第22-25页 |
| 第三章 基于词向量的两层词性标注方法 | 第25-37页 |
| 3.1 第一层词性标注 | 第26-33页 |
| 3.1.1 标注集 | 第26页 |
| 3.1.2 基于词向量的面向句子词性标注 | 第26-33页 |
| 3.2 第二层词性标注方法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 标注集 | 第33页 |
| 3.2.2 基于词向量的面向句子词性标注 | 第33-37页 |
| 第四章 面向英文文章自动评改的词性标注模型 | 第37-48页 |
| 4.1 模型架构 | 第37-39页 |
| 4.2 神经网络结构 | 第39-40页 |
| 4.3 特征描述 | 第40-45页 |
| 4.3.1 词向量特征 | 第40-44页 |
| 4.3.2 人工提取的特征 | 第44-45页 |
| 4.3.3 标注结果特征 | 第45页 |
| 4.4 模型训练 | 第45-48页 |
| 第五章 实验 | 第48-52页 |
| 5.1 实验数据 | 第48-49页 |
| 5.2 评价标准 | 第49页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |
