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中文功能组块分析及应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | ABSTRACT | 第6-8页 | | 插图索引 | 第8-9页 | | 表格索引 | 第9-14页 | | 第一章 引言 | 第14-30页 | | ·课题的提出 | 第14-15页 | | ·相关的工作和研究 | 第15-21页 | | ·短语组块分析 | 第16-17页 | | ·依存关系分析 | 第17-18页 | | ·语义角色标注 | 第18-19页 | | ·功能组块标注 | 第19-21页 | | ·系统结构 | 第21-25页 | | ·自动标注的一般框架 | 第21-22页 | | ·功能组块分析的基本方法 | 第22-23页 | | ·序列学习和功能组块标记 | 第23-25页 | | ·性能评价指标 | 第25-26页 | | ·功能组块的应用 | 第26-27页 | | ·全文的组织 | 第27-30页 | | 第二章 功能组块定义及分析方法 | 第30-42页 | | ·功能标记的定义 | 第30-31页 | | ·功能标记集 | 第31-37页 | | ·中文树库中的功能标记集 | 第31页 | | ·标记说明 | 第31-35页 | | ·句子切分和形式结构 | 第35-37页 | | ·功能组块分析的方法及过程 | 第37-39页 | | ·功能组块分析的特征集 | 第39-41页 | | ·本章小节 | 第41-42页 | | 第三章 功能组块分析的数学模型 | 第42-68页 | | ·有监督学习 | 第42-49页 | | ·贝叶斯准则 | 第43-45页 | | ·广义的线性模型 | 第45-46页 | | ·损失函数 | 第46-49页 | | ·序列学习模型 | 第49-54页 | | ·隐马尔科夫模型 | 第49-51页 | | ·序列判别模型的学习框架 | 第51-52页 | | ·联合特征表示 | 第52-54页 | | ·序列支持向量机模型 | 第54-66页 | | ·支持向量机模型 | 第55-58页 | | ·序列支持向量机模型 | 第58-61页 | | ·核函数分析 | 第61-62页 | | ·Viterbi解码算法 | 第62-66页 | | ·本章小结 | 第66-68页 | | 第四章 功能组块分析的实验及评价 | 第68-80页 | | ·对比系统 | 第68-72页 | | ·多分类支持向量机模型 | 第68-69页 | | ·条件随机域 | 第69页 | | ·最大间隔马尔科夫网络 | 第69-70页 | | ·对比实验 | 第70-72页 | | ·基于词法信息的功能组块分析 | 第72-73页 | | ·基于句法特征的功能组块分析 | 第73-77页 | | ·本章小结 | 第77-80页 | | 第五章 系统实现和分析 | 第80-92页 | | ·系统实现 | 第80-86页 | | ·汉语切分 | 第80-81页 | | ·词性标注 | 第81-84页 | | ·功能组块分析 | 第84-86页 | | ·特征分析 | 第86-89页 | | ·特征交叉检验 | 第87-88页 | | ·特征选择 | 第88-89页 | | ·错误分析 | 第89-91页 | | ·本章小结 | 第91-92页 | | 第六章 应用实例:文本情感挖掘 | 第92-100页 | | ·概述 | 第92-93页 | | ·情感要素的定义 | 第93-94页 | | ·情感主体识别 | 第94-96页 | | ·系统基本框架 | 第94页 | | ·概率模型 | 第94-96页 | | ·实验与分析 | 第96-98页 | | ·本章小结 | 第98-100页 | | 第七章 结语 | 第100-104页 | | ·本文研究工作总结 | 第100-101页 | | ·序列支持向量机模型 | 第100-101页 | | ·中文功能组块自动分析器 | 第101页 | | ·应用系统 | 第101页 | | ·进一步的研究计划 | 第101-104页 | | 参考文献 | 第104-114页 | | 附录A 几个不同语料库资源的标记比较 | 第114-120页 | | A.1 Penn Treebank中定义的功能标记及说明 | 第114-115页 | | A.2 Penn Propbank中定义的语义角色标记及说明 | 第115-116页 | | A.3 FrameNet中定义的语义框架 | 第116-120页 | | 附录B Penn Treebank中定义的词性标记及说明 | 第120-122页 | | 致谢 | 第122-124页 | | 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第124-125页 |
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论文编号BS705136，这篇论文共125页
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