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基于Bi-LSTM的汉语自动语义角色标注研究

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基于Bi-LSTM的汉语自动语义角色标注研究
论文目录
 
摘要第1-10页
Abstract第10-14页
第1章 绪论第14-20页
  1.1 课题的研究背景与意义第14-15页
  1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.2.1 循环神经网络及改进模型第15-16页
    1.2.2 汉语语义角色标注研究现状第16-17页
  1.3 汉语语义角色标注的研究难点第17-18页
  1.4 论文的主要贡献与组织结构安排第18-20页
第2章 相关技术和理论知识第20-29页
  2.1 LSTM和 Bi-LSTM网络第20-21页
  2.2 序列标注算法第21-23页
    2.2.1 条件随机场第22页
    2.2.2 结构化支持向量机第22页
    2.2.3 最大间隔马尔可夫网第22-23页
  2.3 词向量模型第23-25页
    2.3.1 CBOW模型第23-24页
    2.3.2 Glove模型第24-25页
  2.4 实验语料及语义角色标注理论第25-27页
    2.4.1 主要实验语料及标注集第25-26页
    2.4.2 语义角色标注方法第26-27页
    2.4.3 评价方法第27页
  2.5 本章小结第27-29页
第3章 基于“模糊”机制和语义密度聚类的汉语自动语义角色标注第29-39页
  3.1 引言第29-30页
  3.2 语义密度聚类第30页
  3.3 词向量“模糊”机制第30-31页
  3.4 基于“模糊”机制和语义密度聚类的汉语语义角色标注模型第31-32页
    3.4.1 整体模型设计第31-32页
    3.4.2 模型网络层的构建和训练第32页
  3.5 实验结果与算法性能分析第32-38页
    3.5.1 实验数据第32-33页
    3.5.2 模型参数实验对比第33-34页
    3.5.3 不同词向量实验对比第34-35页
    3.5.4 不同标注体系及优化器实验对比第35-36页
    3.5.5 语义密度聚类与模糊机制实验对比第36-37页
    3.5.6 与其他模型实验对比第37-38页
  3.6 本章小结第38-39页
第4章 融合领域信息和词性信息的汉语自动语义角色标注研究第39-47页
  4.1 引言第39-40页
  4.2 领域术语识别第40-41页
  4.3 词性特征向量模型的构建与训练第41页
  4.4 融合领域信息和词性信息的汉语语义角色标注第41-43页
    4.4.1 输入向量的构建第41-42页
    4.4.2 语义角色标注模型的构建及训练第42-43页
  4.5 实验结果与性能分析第43-46页
    4.5.1 实验语料第43-44页
    4.5.2 词性向量训练模型第44页
    4.5.3 领域术语识别结果第44-45页
4.5.4特征有效性实验第45-46页
    4.5.5 与其他模型的比较第46页
  4.6 本章小结第46-47页
第5章 一种融合多类别分类器的序列标注算法第47-53页
  5.1 引言第47页
  5.2 序列标注模型第47-49页
  5.3 实验结果与分析第49-52页
    5.3.1 实验语料第49页
    5.3.2 中文分词性能评估第49-50页
    5.3.3 词性标注性能评估第50-52页
    5.3.4 自动语义标注性能评估第52页
  5.4 本章小结第52-53页
总结和展望第53-55页
参考文献第55-60页
致谢第60-61页
附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文第61页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面
 
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