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视频字幕识别结果校对方法的研究与实现

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视频字幕识别结果校对方法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-17 页
  · 研究背景第9-10 页
  · 相关研究现状第10-14 页
    · 英文文本校对现状第10-11 页
    · 中文文本校对现状第11-14 页
  · 本文研究内容及其意义第14-15 页
  · 论文组织结构第15-17 页
第二章 文本校对的相关理论与技术第17-29 页
  · 自然语言处理相关理论第17-20 页
    · 基于规则的处理方法第17-18 页
    · 基于统计的处理方法第18-20 页
    · 基于规则的处理方法和基于统计的处理方法的比较与结合第20 页
  · 文本校对技术第20-26 页
    · 词语切分第20-23 页
    · 词性标注第23-24 页
    · 句法分析第24-25 页
    · 语义分析第25-26 页
  · 本章小结第26-29 页
第三章 针对视频字幕识别结果的校对方法研究与设计第29-49 页
  · OCR识别结果特征第30-31 页
  · 基于TF/IDF的词库建设方法第31-34 页
    · 传统词库的不足第31 页
    · TF/IDF算法介绍第31-32 页
    · 基于TF/IDF的重要性参数提取第32-33 页
    · 基于重要性参数的词库设计第33-34 页
  · 基于冗余信息的字幕信息处理第34-39 页
    · 冗余信息介绍第34-35 页
    · 基于冗余信息的字幕信息处理第35-36 页
    · 基于冗余信息的字幕信息处理流程第36-39 页
    · 字层面处理模块会遇到的问题第39 页
  · 基于全切分技术与贝叶斯决策的词语校对第39-44 页
    · 视频字幕的中文语言特征第39 页
    · 传统分词技术的不足与全切分分词技术的原理第39-40 页
    · 基于全切分技术的分词处理与校对第40-42 页
    · 基于最小风险贝叶斯决策的词层面处理第42-44 页
  · 基于Dijkstra算法的句子校对第44-46 页
  · 本章小结第46-49 页
    · 词层面模块的场景化信息处理第47-49 页
第四章 原型系统设计与实现第49-61 页
  · 视频字幕提取系统概述第49 页
  · 视频字幕识别结果的校对系统简介第49-53 页
    · 系统功能模块设计第49-51 页
    · 系统详细流程设计第51-53 页
  · 视频字幕识别结果的校对系统实现第53-59 页
    · 词库的设计与实现第53-55 页
    · 校对模块具体实现第55-59 页
  · 本章小结第59-61 页
第五章 视频字幕识别结果校对系统应用效果展示第61-71 页
  · 系统界面第61-62 页
    · 系统界面组成第61-62 页
    · 系统按钮第62 页
  · 逐帧查看效果图第62-66 页
  · 逐条字幕校对结果查看效果图第66-67 页
  · 生成校对结果文件第67-68 页
  · 系统性能分析第68-70 页
    · 文本校对性能评价函数与测试数据第68 页
    · 测试结果第68-70 页
  · 本章小结第70-71 页
第六章 工作总结与展望第71-73 页
参考文献第73-76 页
攻读硕士学位期间发表的论文第76-77 页
致谢第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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