英语文章语法错误自动纠正的研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文工作和研究成果 | 第12-14页 |
| 1.4 本文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关工作 | 第15-26页 |
| 2.1 自然语言处理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 词性标注 | 第15-16页 |
| 2.1.2 句法分析 | 第16-18页 |
| 2.2 机器学习 | 第18-24页 |
| 2.2.1 贝叶斯分类模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 决策树 | 第19-21页 |
| 2.2.3 前馈网 | 第21-24页 |
| 2.3 N-GRAM及搜索引擎 | 第24-26页 |
| 2.3.1 语料库 | 第24页 |
| 2.3.2 N-gram | 第24-25页 |
| 2.3.3 搜索引擎 | 第25-26页 |
| 第三章 语法错误自动纠正方法 | 第26-34页 |
| 3.1 语法错误识别方法 | 第26-28页 |
| 3.1.1 文本预处理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 识别模型 | 第27-28页 |
| 3.2 语法错误纠正方法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 n-gram搜索服务 | 第28-29页 |
| 3.2.2 知识库 | 第29-30页 |
| 3.2.3 移动窗口 | 第30-31页 |
| 3.2.4 n-gram投票策略 | 第31-32页 |
| 3.3 基于前馈网的介词纠错方法 | 第32-34页 |
| 第四章 语法错误自动纠正系统的设计与实现 | 第34-54页 |
| 4.1 系统架构 | 第34-35页 |
| 4.2 冠词错误识别与纠正 | 第35-39页 |
| 4.2.1 人工冠词错误生成模块 | 第35-36页 |
| 4.2.2 冠词错误识别模块 | 第36-39页 |
| 4.2.3 冠词错误纠正模块 | 第39页 |
| 4.3 介词错误识别与纠正 | 第39-44页 |
| 4.3.1 人工介词错误生成模块 | 第40-41页 |
| 4.3.2 介词错误识别模块 | 第41-43页 |
| 4.3.3 介词错误纠正模块 | 第43-44页 |
| 4.4 名词错误纠正 | 第44-45页 |
| 4.5 动词形式错误纠正 | 第45-46页 |
| 4.6 主谓不一致错误纠正 | 第46-47页 |
| 4.7 模型展示 | 第47-54页 |
| 4.7.1 界面介绍 | 第48-49页 |
| 4.7.2 冠词错误纠正结果 | 第49-50页 |
| 4.7.3 介词错误纠正结果 | 第50-51页 |
| 4.7.4 名词错误纠正结果 | 第51-52页 |
| 4.7.5 动词形式错误纠正结果 | 第52-53页 |
| 4.7.6 主谓不一致错误纠正结果 | 第53-54页 |
| 第五章 实验 | 第54-62页 |
| 5.1 实验数据 | 第54-55页 |
| 5.2 评测指标 | 第55-56页 |
| 5.2.1 语法错误的识别 | 第55页 |
| 5.2.2 语法错误的纠正 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第56-58页 |
| 5.3.1 语法错误识别结果 | 第56-57页 |
| 5.3.2 语法错误纠正结果 | 第57-58页 |
| 5.4 讨论 | 第58-62页 |
| 5.4.1 基于前馈网的介词错误纠正模块 | 第58-59页 |
| 5.4.2 实验 | 第59-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68页 |
