中文分词与词性标注的一体化学习及领域适应性技术研究

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中文分词与词性标注的一体化学习及领域适应性技术研究

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中文分词与词性标注的一体化学习及领域适应性技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 本课题的研究现状	第11-15页
1.2.1 中文分词的研究现状	第11-13页
1.2.2 词性标注的研究现状	第13-14页
1.2.3 领域适应性的研究现状	第14-15页
1.3 论文的主要工作	第15页
1.4 本文的组织结构	第15-18页
第2章分词与词性标注概述	第18-30页
2.1 中文分词	第18页
2.2 几种常见的分词算法	第18-22页
2.3 词性标注	第22-24页
2.4 中文分词与词性标注的难点	第24-30页
2.4.1 中文分词的难点	第24-27页
2.4.2 词性标注的难点	第27-30页
第3章分词与词性标注一体化	第30-46页
3.1 任务介绍	第30页
3.2 几种信息抽取模型的比较	第30-40页
3.2.1 隐马尔科夫模型	第31-33页
3.2.2 最大熵模型	第33-35页
3.2.3 条件随机场的概率图模型	第35-37页
3.2.4 三种模型的总结	第37-40页
3.3 实验设置	第40-46页
3.3.1 实验语料与标记集	第40页
3.3.2 评价标准	第40-41页
3.3.3 实验设置	第41-46页
第4章领域适应性	第46-58页
4.1 领域适应性任务介绍	第46-48页
4.2 实例加权方法	第48-53页
4.2.1 实例加权框架	第48-49页
4.2.2 最大熵工具	第49-50页
4.2.3 实验设计	第50-53页
4.3 多个源领域的领域适应性研究	第53-58页
4.3.1 选择性投票算法	第53-54页
4.3.2 实验设置	第54-58页
第5章总结与展望	第58-60页
5.1 总结	第58页
5.2 进一步的工作	第58-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64页

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