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中文地址位置语义解析方法的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 研究现状第13-16页
        1.2.1 地址标准与规范第13-14页
        1.2.2 中文地址解析第14-16页
    1.3 本文研究内容及创新点第16-18页
        1.3.1 本文研究内容第16-17页
        1.3.2 创新点第17-18页
    1.4 论文章节安排第18-19页
第2章 相关理论及技术第19-31页
    2.1 概率知识第19-21页
        2.1.1 条件概率第19-20页
        2.1.2 贝叶斯理论第20页
        2.1.3 最大似然估计第20-21页
    2.2 N元语法模型(N-GRAM MODEL)第21-25页
        2.2.1 N元语法模型第21-23页
        2.2.2 数据平滑(Data Smoothing)第23-25页
    2.3 词性标注第25-27页
        2.3.1 基于规则的词性标注方法第25-26页
        2.3.2 基于统计的词性标注方法第26页
        2.3.3 统计和规则相结合的词性标注方法第26-27页
    2.4 中文地址的描述规则第27-30页
        2.4.1 地址要素第27-29页
        2.4.2 地址模型第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 中文地址行政区划提取第31-41页
    3.1 最大匹配方法存在的问题第31-32页
    3.2 基于移动窗口最大匹配算法的地址匹配方法第32-36页
    3.3 实验对比与分析第36-39页
    3.4 本章小结第39-41页
第4章 中文地址行政区划解析第41-53页
    4.1 行政区划集合运算第41-45页
        4.1.1 一般的集合运算第42-44页
        4.1.2 条件集合运算第44-45页
    4.2 行政区划评估值第45-46页
    4.3“路”特征词分组第46-47页
    4.4 基于集合运算的行政区划解析方法第47-48页
    4.5 实验对比与分析第48-52页
        4.5.1 实验设计第48-49页
        4.5.2“路”特征词分组处理第49-50页
        4.5.3 评估值计算第50-51页
        4.5.4 算法对比第51-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第5章 中文地址解析与语义标注第53-67页
    5.1 基于贝叶斯的中文地址要素切分方法第53-57页
        5.1.1 地址要素切分第54-55页
        5.1.2 字齐维特比算法第55-57页
    5.2 中文地址句法分析第57-58页
    5.3 中文地址语义标注第58-61页
    5.4 中文地址解析与语义标注方法第61页
    5.5 实验对比与分析第61-65页
    5.6 本章小结第65-67页
第6章 总结与展望第67-71页
    6.1 工作总结第67-69页
    6.2 工作展望第69-71页
参考文献第71-77页
攻读硕士期间已发表的论文第77-79页
致谢第79页
中文地址论文 位置语义论文 移动窗口论文 集合运算论文 贝叶斯论文
论文编号BS3163260,这篇论文共79
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