|
|
|
基于树库的中文依存句法分析的研究 |
|
论文目录 |
|
摘要 | 第5-6页 | ABSTRACT | 第6页 | 第一章 绪论 | 第7-11页 | 1.1 课题的背景和意义 | 第7-8页 | 1.2 依存句法分析概述 | 第8-9页 | 1.3 树库资源 | 第9-10页 | 1.4 本文结构安排 | 第10-11页 | 第二章 依存句法分析方法理论 | 第11-20页 | 2.1 中文依存句法分析的研究现状 | 第11-12页 | 2.2 相关的统计机器学习算法 | 第12-17页 | 2.2.1 K最近邻分类算法 | 第12-13页 | 2.2.2 朴素贝叶斯分类算法 | 第13页 | 2.2.3 决策树分类算法 | 第13-14页 | 2.2.4 支持向量机分类算法 | 第14-15页 | 2.2.5 Passive-Aggressive(PA)算法 | 第15-17页 | 2.3 依存句法分析的搜索算法 | 第17-20页 | 2.3.1 全局最优的搜索算法 | 第17-18页 | 2.3.2 局部最优的搜索算法 | 第18-20页 | 第三章 树库转换系统方法及实现 | 第20-32页 | 3.1 树库转换系统的方法步骤及框架 | 第21页 | 3.2 树库转换系统方法的具体细节 | 第21-27页 | 3.2.1 拆分复杂的树结构 | 第22页 | 3.2.2 建立更准确的核心映射表 | 第22-23页 | 3.2.3 排除标点、语气词、感叹词做核心词的情况 | 第23-24页 | 3.2.4 利用规则的方法解决汉语中的特殊语法结构 | 第24-25页 | 3.2.5 建立依赖关系类型标注规范 | 第25-26页 | 3.2.6 利用规则的方法确定依赖关系类型 | 第26-27页 | 3.3 实施案例 | 第27-30页 | 3.4 准确度测试 | 第30-32页 | 3.4.1 转换错误分析 | 第30-32页 | 第四章 实验结果与分析 | 第32-42页 | 4.1 评测标准 | 第32页 | 4.2 实验数据 | 第32-34页 | 4.3 实验过程、结果及分析 | 第34-40页 | 4.3.1 FudanDependTree与MaltDependTree对算法影响比较 | 第34-35页 | 4.3.2 不同依存距离的准确率 | 第35-37页 | 4.3.3 不同句子长度的准确率 | 第37-38页 | 4.3.4 不同词性的准确率 | 第38-40页 | 4.4 小结 | 第40-42页 | 第五章 总结与展望 | 第42-43页 | 参考文献 | 第43-46页 | 致谢 | 第46-47页 |
|
|
|
|
论文编号BS2869727,这篇论文共47页 会员购买按0.35元/页下载,共需支付16.45元。 直接购买按0.5元/页下载,共需要支付23.5元 。 |
|
|
我还不是会员,注册会员!
会员下载更优惠!充值送钱! |
我只需要这篇,无需注册!
直接网上支付,方便快捷! |
|
|
|
版权申明:本目录由www.jylw.com网站制作,本站并未收录原文,如果您是作者,需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们,我们承诺24小时内删除。 |
|
|