面向中文社交媒体评论的词法分析

第1 章中文分词研究／1
1.1 研究背景和意义／2
1.2 中文分词研究现状／5
1.3 面临的问题与挑战／19
第2 章面向微博语料的新词识别／22
2.1 新词定义及其分析／23
2.2 新词识别的统计量／26
2.3 新词识别算法／33
第3 章面向微博语料的新词识别方法的作用／43
3.1 新词识别实验语料介绍／43
3.2 新词识别实验评价方法／44
3.3 普通新词识别实验设计及结果分析／45
3.4 低频新词识别实验设计及结果分析／50
3.5 小结／55
第4 章基于λ-主动学习的中文微博分词方法／57
4.1 候选样例池的构建／58
4.2 基于半监督学习方法的初始分词器／70
4.3 λ-主动学习方法／72
第5 章基于λ-主动学习分词方法的作用／79
5.1 λ-主动学习分词方法实验语料介绍／79
5.2 评价方法／80
5.3 基于规则修正的跨领域微博分词结果／80
5.4 初始分词器的分词结果／82
5.5 λ-主动学习扩充的语料对LSTM 分词器的影响／83
5.6 小结／86
第6 章基于深度神经网络的中文微博分词／88
6.1 神经网络／89
6.2 基于LSTM 神经网络的中文分词方法／90
6.3 基于BLSTM 神经网络的中文分词方法／93
6.4 基于BLSTM 和CRFs的协同训练微博分词框架／96
第7 章基于深度神经网络的中文微博分词的作用／107
7.1 基于深度神经网络的中文微博分词实验数据介绍／107
7.2 评价方法／107
7.3 λ-主动学习方法对LSTM 分词器的影响／108
7.4 协同训练方法的分词结果／110
7.5 小结／116
参考文献／118
索引／139