模糊限制信息检测研究

第1章 绪论
1．1 研究背景和意义
1．2 模糊限制信息检测研究综述
1．2．1 模糊限制语的分类
1．2．2 模糊限制信息检测语料库
1．2．3 模糊限制信息检测性能评测
1．2．4 模糊限制性句子识别研究
1．2．5 模糊限制信息范围检测研究
1．3 统计机器学习方法
1．3．1 支持向量机
1．3．2 条件随机域
1．3．3 最大间隔马尔可夫网络
1．3．4 三种统计机器学习方法之间的关系
1．4 半监督学习方法
第2章 基于复合核函数的模糊限制信息范围检测
2．1 模糊限制语识别
2．1．1 语料预处理
2．1．2 模糊限制语识别模型
2．2 基于多项式核函数的模糊限制信息范围检测
2．2．1 基于短语的标注单元
2．2．2 特征向量构建
2．3 基于卷积树核函数的模糊限制信息范围检测
2．3．1 卷积树核函数
2．3．2 基于结构化信息的模糊限制信息范围检测
2．4 多项式核函数与卷积树核函数的结合
2．5 后续处理
2．6 实验结果与分析
2．6．1 模糊限制性句子识别
2．6．2 模糊限制信息范围检测
2．6．3 与相关研究的比较
第3章 基于规则和统计相结合的模糊限制信息范围检测
3．1 模糊限制信息范围检测中规则方法和统计方法的特点
3．1．1 基于规则的理性主义方法
3．1．2 基于统计的经验主义方法
3．1．3 基于规则和统计相结合的方法
3．2 基于规则和统计相结合的模糊限制信息范围检测系统
3．2．1 规则和统计相结合的系统结构
3．2．2 规则子系统
3．2．3 基于CRF的融合系统
3．3 实验结果与分析
3．3．1 实验设置
3．3．2 模糊限制信息范围检测结果与分析
3．3．3 与相关研究的性能比较
第4章 基于投票策略的模糊限制信息范围检测
4．1 多分类器系统
4．1．1 多分类器串联组合
4．1．2 多分类器并联组合
4．1．3 多分类器混合组合
4．1．4 多分类器输m方法
4．2 模糊限制语识别
4．2．1 单个模糊限制语识别模型
4．2．2 基于投票策略的模糊限制语识别
4．3 模糊限制信息范围检测模型
4．3．1 单个模糊限制信息范围检测模型
4．3．2 基于投票策略的模糊限制信息范围检测模型
4．4 实验结果与分析
4．4．1 模糊限制性句子识别
4．4．2 模糊限制信息范围检测
4．4．3 多分类器融合系统的上限
第5章 中文模糊限制信息语料库的研究与构建
5．1 模糊限制信息语料库简介
5．2 中文模糊限制语分类
5．3 中文模糊限制语语料库构建
5．3．1 结构设计与一般标注规则
5．3．2 特殊词语标注规则
5．3．3 语料库的构建
5．3．4 模糊限制语语料库的统计数据与分析
5．4 中文模糊限制信息范围语料库构建
5．4．1 基本标注原则
5．4．2 具体标注原则
5．4．3 模糊限制信息范围语料库的统计数据与分析
第6章 跨语言模糊限制语识别
6．1 跨语言信息抽取研究
6．2 长短时记忆递归网络
6．3 基于联合表示学习的跨语言模糊限制语识别，
6．3．1 上下文模糊信息表示
6．3．2 双语语义信息和上下文模糊信息的联合表示学习
6．4 实验结果与分析
6．4．1 预训练词表示
6．4．2 上下文模糊信息表示的有效性
6．4．3 双语语义损失与分类损失对跨语言模糊限制语识别性能的影响
第7章 跨领域中文模糊限制语识别
7．1 基于迁移和半监督相结合的跨领域机器学习方法
7．1．1 迁移渐进直推支持向量机
7．1．2 算法分析
7．2 词向量与迁移学习相结合的跨领域中文模糊限制语识别
7．2．1 系统概述
7．2．2 基本特征
7．2．3 词向量特征
7．2．4 特征迁移与实例迁移相结合
7．3 实验结果与分析
7．3．1 基于词向量的跨领域中文模糊限制语识别结果
7．3．2 基于迁移学习的跨领域中文模糊限制语识别结果
7．3．3 词向量与迁移学习相结合的跨领域中文模糊限制语识别
第8章 中文模糊限制信息范围检测
8．1 基于复合核的中文模糊限制信息范围检测
8．1．1 多项式核函数
8．1．2 卷积树核函数
8．2 基于LSTM的中文模糊限制信息范围检测
8．2．1 CanHedSeq-LSTM
8．2．2 Bi-CanHed-LSTM
8．2．3 Bi-CanHedSeq-LSTM
8．2．4 Bi-CanHedSeq-Con-LSTM
8．3 基于复合核和LSTM的混合系统
8．4 实验结果与分析
8．4．1 复合核模型对模糊限制信息范围检测的影响
8．4．2 LSTM模型对模糊限制信息范围检测的影响
8．4．3 权重系数对模糊限制信息范围检测的影响
参考文献