首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

基于树核方法的中文语义角色标注研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·研究背景第10页
   ·研究意义第10-11页
   ·研究现状第11-13页
     ·基于特征向量的方法第11-12页
     ·基于树核函数的方法第12-13页
   ·本文研究内容第13-14页
   ·论文组织结构第14-15页
第2章 相关知识第15-22页
   ·语义角色标注概述第15-18页
     ·语义角色标注定义第15页
     ·语义角色标注语料第15-17页
     ·语义角色标注方法第17-18页
   ·实验结果评测指标第18-19页
   ·分类器的选择与构造第19-21页
     ·SVM 原理第19-20页
     ·SVM 分类器构造第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 中文动词性谓词语义角色标注第22-40页
   ·核函数方法第22-25页
     ·多项式核第22-23页
     ·卷积树核第23-24页
     ·复合核第24-25页
   ·特征的选取第25-30页
     ·平面特征集构造第25-28页
     ·结构化信息获取第28-30页
   ·实验结果与分析第30-38页
     ·数据资源及实验设置第30-32页
     ·基于多项式核的角色分类结果第32-34页
     ·基于卷积树核的角色分类结果第34-36页
     ·基于复合核的角色分类结果第36-38页
   ·本章小结第38-40页
第4章 中文SRL 的结构化特征研究第40-53页
   ·相关研究第40-41页
   ·结构化特征的研究第41-48页
     ·多论元-谓词结构化特征空间第41-42页
     ·平面特征启发的结构化特征第42-48页
   ·实验结果与分析第48-52页
     ·数据资源及实验设置第48页
     ·结果分析第48-52页
   ·本章小结第52-53页
第5章 基于树核函数的中文名词性谓词语义角色分类第53-59页
   ·相关研究第53页
   ·中文NomBank 介绍第53-54页
   ·中文名词性谓词SRL 流程第54-55页
   ·基于树核函数的中文名词性谓词语义角色分类第55-56页
   ·实验结果与分析第56-58页
     ·实验设置第56-57页
     ·实验结果第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第6章 总结与展望第59-61页
   ·总结第59页
   ·展望第59-61页
参考文献第61-65页
附录第65-67页
攻读学位期间公开发表的论文第67页
攻读硕士学位期间参与的项目第67-68页
致谢第68-69页

论文共69页,点击 下载论文
上一篇:关联规则挖掘算法及其在职校教学评价系统中的应用研究
下一篇:基于FCA的社区发现算法