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基于深度学习的汉语词义消歧方法研究

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基于深度学习的汉语词义消歧方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-20页
  · 研究背景和意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-16页
    · 词义消歧研究现状第11-14页
    · 汉语词义消歧研究现状第14-15页
    · 未登录词词义预测研究现状第15-16页
  · 相关研究存在的主要问题第16页
  · 本文主要研究内容第16-18页
  · 本文的组织安排第18-20页
第2章 基于序列标注的汉语词义消歧第20-33页
  · 引言第20页
  · 基于序列标注的汉语词义消歧任务描述第20-21页
  · 词义消歧的序列标注模型第21-23页
    · 基于最大熵模型的词义消歧第21-22页
    · 基于条件随机场模型的词义消歧第22-23页
  · 词义消歧特征第23-28页
    · 词形特征第24页
    · 词性特征第24-25页
    · 词义特征第25-27页
    · 特征模板第27-28页
  · 实验结果与分析第28-32页
    · 语料库来源及评价指标第28-29页
    · 基于最大熵模型的词义消歧实验结果第29-30页
    · 基于CRF模型的词义消歧实验结果第30页
    · 两种模型的词义消歧结果对比与分析第30-32页
  · 本章小结第32-33页
第3章 基于词向量的汉语词义消歧第33-52页
  · 引言第33-34页
  · 基于语义相似度的词义消歧第34-39页
    · 基于语义相似度的词义消歧框架第34页
    · 歧义词词义候选的缩减第34-37页
    · 词向量的学习第37-38页
    · 基于语义相似度的消歧第38-39页
  · 基于神经网络最大熵模型的词义消歧第39-40页
    · 基于神经网络最大熵模型的消歧框架第39页
    · 神经网络最大熵模型第39-40页
    · 词义消歧的特征第40页
  · 词义消歧语料的扩展第40-43页
    · 语料扩展消歧框架第40-41页
    · 语料扩展原则第41-43页
  · 实验结果与分析第43-51页
    · 语料库来源及评价指标第43页
    · 基线系统第43-45页
    · 基于相似度的词义消歧实验结果及分析第45-47页
    · 基于神经网络最大熵模型的实验结果及分析第47-51页
  · 本章小结第51-52页
第4章 基于词向量的汉语未登录词词义预测第52-67页
  · 引言第52-53页
  · 汉语未登录词的特点第53-54页
  · 汉语未登录词词义预测问题描述第54-55页
  · 汉语未登录词词义候选构造第55-59页
    · 基于词性的词义候选构造第55-56页
    · 基于语素的词义候选构造第56-58页
    · 基于聚类的词义候选构造第58-59页
    · 多方法融合的词义候选构造第59页
  · 汉语未登录词词义预测第59-62页
    · 词向量的学习第60-62页
    · 基于语义相似度的词义预测第62页
  · 实验结果与分析第62-66页
    · 实验数据与测评指标第62-63页
    · 词义候选构造实验结果第63-64页
    · 词义预测实验结果第64-66页
  · 本章小结第66-67页
结论第67-69页
参考文献第69-74页
致谢第74-76页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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