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基于HMM的商标词识别研究与应用

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基于HMM的商标词识别研究与应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-18页
  1.1 研究背景与意义第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-15页
  1.3 百度特定词语解释第15-16页
  1.4 本论文研究内容及章节安排第16-18页
    1.4.1 本论文研究内容第16-17页
    1.4.2 本论文章节安排第17-18页
第2章 商标词的识别及算法改进第18-33页
  2.1 引言第18页
  2.2 识别算法理论第18-20页
    2.2.1 隐马尔可夫模型第18-19页
    2.2.2 Viterbi算法第19-20页
  2.3 商标词的特点与识别难点第20-21页
  2.4 算法改进第21-28页
    2.4.1 算法改进思想第21页
    2.4.2 角色标注第21-23页
    2.4.3 区分行业第23页
    2.4.4 改进算法描述第23-28页
  2.5 改进算法的实验结果与分析第28-32页
    2.5.1 识别效果评价第28-30页
    2.5.2 错误分析第30页
    2.5.3 算法改进效果第30-32页
  2.6 本章小结第32-33页
第3章 商标词识别改进算法的实现与应用第33-58页
  3.1 整体框架设计第33-35页
  3.2 开发环境与平台第35-37页
  3.3 区分行业数据获取模块的设计与实现第37-41页
    3.3.1 数据来源第37-39页
    3.3.2 HiveSQL区分行业获取数据第39-41页
  3.4 商标词识别模块的设计与实现第41-47页
    3.4.1 数据预处理第41-42页
    3.4.2 半自动化角色标注第42-44页
    3.4.3 区分行业建立HMM模型第44-45页
    3.4.4 Viterbi自动角色标注第45-47页
  3.5 商标词应用模块的设计与实现第47-57页
    3.5.1 商标词策略词表推荐模块第48-55页
    3.5.2 商标词风险识别模块第55-57页
  3.6 本章小结第57-58页
第4章 系统实验结果与分析第58-65页
  4.1 实验环境与平台搭建第58页
  4.2 风险影响第58-61页
  4.3 消费影响第61-64页
  4.4 本章小结第64-65页
结论与展望第65-67页
结论第65-66页
进一步工作第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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