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面向文景转换的中文浅层语义分析方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-14页 | | 第1章 绪论 | 第14-38页 | | ·课题的研究背景及意义 | 第14-16页 | | ·课题的研究现状及发展趋势 | 第16-33页 | | ·浅层语义分析的任务描述 | 第16-17页 | | ·浅层语义分析的语料资源 | 第17-21页 | | ·浅层语义分析的基本流程和方法 | 第21-29页 | | ·浅层语义分析的评价体系 | 第29-33页 | | ·本文的研究内容及组织结构 | 第33-38页 | | ·本文的研究内容 | 第33-35页 | | ·本文的组织结构 | 第35-36页 | | ·论文整体与各章内容之间的关系 | 第36-38页 | | 第2章 基于ART 网络的聚类共指消解方法 | 第38-54页 | | ·引言 | 第38-40页 | | ·基于信息增益率的特征选择 | 第40-43页 | | ·基于ART 网络的中文共指消解 | 第43-47页 | | ·实验及结果分析 | 第47-53页 | | ·实验数据 | 第47-48页 | | ·评测指标和方法 | 第48-49页 | | ·实验结果和分析 | 第49-53页 | | ·本章小结 | 第53-54页 | | 第3章 浅层语义分析中的特征选择方法研究 | 第54-75页 | | ·引言 | 第54-56页 | | ·基本特征集合的构建 | 第56-63页 | | ·分类模型的选择和句法树的剪枝 | 第56-58页 | | ·短语结构句法特征集合的构建 | 第58-61页 | | ·依存结构句法特征集合的构建 | 第61-63页 | | ·基于统计的组合特征集合构建 | 第63-66页 | | ·实验及结果分析 | 第66-73页 | | ·实验数据及评测指标 | 第66页 | | ·组合特征选择的实验结果及分析 | 第66-67页 | | ·正确句法分析基础上的实验结果及分析 | 第67-69页 | | ·自动句法分析基础上的实验结果及分析 | 第69-71页 | | ·组合句法特征的性能分析 | 第71-72页 | | ·整体性能对比 | 第72-73页 | | ·本章小结 | 第73-75页 | | 第4章 基于组合分类模型的浅层语义分析方法 | 第75-95页 | | ·引言 | 第75-76页 | | ·基于组合分类模型的浅层语义分析方法 | 第76-78页 | | ·基本浅层语义分析模型的构造 | 第78-87页 | | ·K 近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)模型 | 第79-80页 | | ·决策树(Decision Tree，DT)模型 | 第80-81页 | | ·感知器(Perceptron)模型 | 第81-83页 | | ·最大熵(Maximum Entropy，ME)模型 | 第83-85页 | | ·支持向量机(Support Vector Machines，SVM)模型 | 第85-87页 | | ·基于EM 算法的组合模型参数训练方法 | 第87-89页 | | ·实验结果及分析 | 第89-94页 | | ·实验数据及评测指标 | 第89-90页 | | ·正确句法分析基础上的实验结果及分析 | 第90-91页 | | ·自动句法分析基础上的实验结果及分析 | 第91-94页 | | ·本章小结 | 第94-95页 | | 第5章 基于计算认知模型的浅层语义分析方法 | 第95-112页 | | ·引言 | 第95-96页 | | ·主要计算认知模型概述 | 第96-98页 | | ·命题语义表示形式的定义 | 第98-100页 | | ·基于认知模型的浅层语义分析基本方法 | 第100-102页 | | ·认知模型的构造和整合 | 第102-108页 | | ·构造候选命题 | 第102-103页 | | ·构造LTM 网络 | 第103-104页 | | ·认知模型的构造阶段 | 第104-105页 | | ·认知模型的整合阶段 | 第105-108页 | | ·实验结果及分析 | 第108-111页 | | ·本章小结 | 第111-112页 | | 结论 | 第112-114页 | | 参考文献 | 第114-124页 | | 附录 | 第124-126页 | | 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第126-129页 | | 致谢 | 第129-130页 | | 个人简历 | 第130页 |
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论文编号BS50062，这篇论文共130页
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