基于神经网络的中文词法分析系统的研究与实现

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基于神经网络的中文词法分析系统的研究与实现

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基于神经网络的中文词法分析系统的研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-13页
1.1 课题来源、背景及意义	第9-10页
1.1.1 课题来源	第9页
1.1.2 课题背景	第9-10页
1.1.3 课题意义	第10页
1.2 国内外研究进展及成果	第10-12页
1.3 本文的主要研究内容	第12页
1.4 本文结构安排	第12-13页
第2章中文词法分析简介	第13-22页
2.1 任务简介	第13-18页
2.1.1 中文分词	第13-15页
2.1.2 词性标注	第15-16页
2.1.3 命名实体识别	第16-18页
2.2 已有系统调研	第18-20页
2.2.1 Stanford CoreNLP	第18页
2.2.2 LTP	第18-19页
2.2.3 THULAC	第19页
2.2.4 SENNA	第19页
2.2.5 速度和内存消耗评测	第19-20页
2.3 本章小结	第20-22页
第3章基于神经网络的序列标注方法	第22-38页
3.1 层次化的网络结构	第22页
3.2 输入层	第22-26页
3.2.1 将离散特征映射为向量表示	第22-23页
3.2.2 初始化离散特征对应的向量表示	第23-26页
3.2.3 在网络中使用离散特征的向量表示	第26页
3.3 表示学习层	第26-34页
3.3.1 基于窗口的方法	第27-29页
3.3.2 基于循环神经网络的方法	第29-34页
3.4 标签预测层	第34-37页
3.4.1 各任务标签集合	第34页
3.4.2 基于分类的标签预测	第34-35页
3.4.3 考虑前一个标签的标签预测	第35-36页
3.4.4 全局最优的标签预测	第36-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第4章在中文词法分析任务上探索网络结构的实验	第38-70页
4.1 基本设置	第38-41页
4.2 中文分词	第41-55页
4.2.1 固定窗口下神经网络与CRFs效果对比	第41-46页
4.2.2 在基于窗口的神经网络方法中加入特征	第46-48页
4.2.3 去除解码过程中的标签限制	第48-49页
4.2.4 基于循环神经网络的模型效果	第49-53页
4.2.5 在基于循环神经网络的结构中加入更多特征	第53-54页
4.2.6 各方法结果对比	第54-55页
4.3 词性标注	第55-65页
4.3.1 基于窗口的模型效果	第55-56页
4.3.2 基于RNN的模型效果	第56-57页
4.3.3 尝试使用预训练的词嵌入提升基于RNN的模型效果	第57-58页
4.3.4 加入词前后缀特征	第58-62页
4.3.5 改变特征组合方法	第62-64页
4.3.6 尝试其他RNN单元	第64-65页
4.3.7 各方法结果对比	第65页
4.4 命名实体识别	第65-67页
4.4.1 以随机初始化的词嵌入作为输入	第65-66页
4.4.2 在输入层引入预训练的词嵌入	第66-67页
4.4.3 结果对比	第67页
4.5 实验总结	第67-69页
4.6 本章小结	第69-70页
第5章基于神经网络的中文词法分析系统实现	第70-79页
5.1 开发语言及开发工作流	第70页
5.2 系统代码结构	第70-75页
5.2.1 字符处理模块	第71-73页
5.2.2 结构参数模块	第73页
5.2.3 神经网络模块	第73-74页
5.2.4 控制流模块	第74-75页
5.3 在系统实现中所使用的模型结构	第75-77页
5.4 速度评测	第77-78页
5.5 本章小结	第78-79页
结论	第79-81页
参考文献	第81-87页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第87-89页
致谢	第89页

本篇论文共89页，点击这进入下载页面。

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