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英语情态动词语义智能排歧研究

Acknowledgement第1-5页
摘要第5-8页
Abstract第8-15页
Abbreviations and nomenclature第15-17页
List of Table第17-19页
List of Figure第19-21页
Introduction第21-31页
Chapter One Literature review第31-43页
   ·Previous studies on English modal verbs第31-35页
   ·Studies on word sense disambiguation第35-39页
   ·Fuzzy logic and adaptive neuro-fuzzy inference system第39-40页
   ·Studies on fuzzy c-means clustering第40-43页
Chapter Two Some views on English modal verbs第43-55页
   ·Ambiguity view第43-44页
   ·Polyseous view第44-45页
   ·Monosemous view第45页
   ·Logical views第45-46页
   ·Cognitive views第46-47页
   ·Functional views第47-48页
   ·Fuzzy views第48-49页
   ·Categorizations of English modal verbs第49-55页
Chapter Three Indeterminacy of English modal verbs第55-67页
   ·Gradience第56-59页
   ·Ambiguity第59-62页
     ·Lexical ambiguity第59-61页
     ·Syntactic ambiguity第61页
     ·Pragmatical ambiguity第61-62页
     ·Morphological (grammar) ambiguity第62页
     ·Semantic ambiguity第62页
   ·Merger第62-64页
   ·Some indeterminacy in modal verbs第64-67页
     ·Gradiences in modal verbs第64页
     ·Mergers in modal verbs第64页
     ·Merger in modal verbs第64-67页
Chapter Four Philosophical readings of modal meanings第67-77页
   ·Reference, manner and sense of modal verbs第67-68页
   ·Meaning as use and modal verbs第68-73页
   ·The “family resemblance”of modal verbs第73-75页
   ·Philosophical possibility of WSD of English modal verbs第75-77页
Chapter Five WSD of English modal verbs may and must by BP neural network第77-109页
   ·Introduction第77-81页
   ·WSD of may by BP neural network第81-95页
     ·Categorization of the senses of may第81页
     ·Data第81-82页
     ·Extraction of semantic and syntactic features of may第82-87页
     ·Vectorization of linguistic features第87-89页
     ·Design of BP neural network第89-90页
     ·Contributions of linguistic features to WSD of may第90-95页
   ·WSD of must by BP neural network第95-107页
     ·Categorization of senses of must第95-96页
     ·Data第96-97页
     ·Extraction of semantic and syntactic features of must第97-98页
     ·Vectorization of the linguistic features第98-100页
     ·Design of BP neural network第100-102页
     ·Contributions of linguistic features to WSD of must第102-107页
   ·A comparison of WSD of may and must by BP neural network第107-109页
Chapter Six WSD of must by support vector machine第109-119页
   ·Introduction第109页
   ·A mathematical model of SVM第109-110页
   ·Data第110-112页
   ·Design of SVM第112-114页
   ·Summary第114页
   ·A comparison of WSD by BP neural network and SVM第114-119页
     ·Some further experiments第116页
     ·A comparison of experimental results by the two models第116-119页
Chapter Seven Syntactic feature based WSD of must by Na?ve Bayesian model第119-125页
   ·Introduction第119页
   ·Bayesian classifier第119-120页
   ·Design of the Na?ve Bayesian model第120-123页
     ·Data and feature extraction第120-121页
     ·Design of the Bayesian model of must第121-123页
   ·Summary第123-125页
Chapter Eight Word sense inference of must and can by ANFIS第125-153页
   ·Introduction第125-126页
   ·Sense inference of must (srtong obligation →weak obligation)第126-133页
     ·Fuzziness of must第126-127页
     ·Data and Feature extraction第127-130页
     ·Design of ANFIS for inference of meanings of root must第130-133页
     ·Summary第133页
   ·Sense inference of can第133-153页
     ·Fuzziness of can第133-134页
     ·Distribution of the senses of can by kmeans clustering第134-136页
     ·Gradient between can (ability) and can (possibility)第136-138页
     ·Inference of senses of can (ability →possibility) by ANFIS第138-145页
     ·Gradient between can (permission) and can (possibility)第145-146页
     ·Inference of senses of can (permission →possibility) by ANFIS第146-152页
     ·Summary第152-153页
Chapter Nine Determination of the senses of will by fuzzy c-means clustering第153-161页
   ·Introduction第153页
   ·Fuzzy c-means clustering第153-154页
   ·Data preprocessing第154-158页
   ·Determination of the senses of will by FCM clustering第158-160页
   ·Summary第160-161页
Conclusion第161-165页
Bibliography第165-177页
Appendix Ⅰ第177-180页
Appendix Ⅱ第180-183页
Appendix Ⅲ第183-187页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第187-189页

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