基于神经网络的中文分词方法研究与实现

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基于神经网络的中文分词方法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第一章 绪论第12-17页
  1.1 研究背景第12-13页
  1.2 研究现状第13-14页
  1.3 主要研究内容第14-15页
  1.4 论文组织结构第15-17页
第二章 中文分词综述第17-34页
  2.1 中文分词的概念第17-19页
    2.1.1 什么是中文分词第17页
    2.1.2 中文分词的意义第17-18页
    2.1.3 中文分词的应用第18-19页
  2.2 中文分词的基本问题第19-22页
    2.2.1 中文分词规范第19-20页
    2.2.2 歧义识别问题第20-21页
    2.2.3 未登录词识别问题第21-22页
  2.3 传统中文分词算法第22-33页
    2.3.1 基于字符串匹配的分词法第22-25页
    2.3.2 基于理解的分词法第25页
    2.3.3 基于统计学习的分词法第25-33页
    2.3.4 基于神经网络的分词法第33页
  2.4 本章小结第33-34页
第三章 基于前馈神经网络的中文分词算法第34-48页
  3.1 神经网络模型第34-39页
    3.1.1 神经元第34-37页
    3.1.2 感知机第37-38页
    3.1.3 多层前馈神经网络第38-39页
  3.2 算法基本框架第39-42页
  3.3 字符向量化第42-43页
  3.4 标签得分计算第43-45页
  3.5 标签推断第45-46页
  3.6 模型训练第46-47页
  3.7 本章小结第47-48页
第四章 基于循环神经网络的中文分词算法第48-58页
  4.1 循环神经网络第48-50页
  4.2 基于LSTM神经网络的中文分词第50-53页
  4.3 基于GRU神经网络的中文分词第53-57页
  4.4 本章小结第57-58页
第五章 实验与分析第58-70页
  5.1 实验设置第58-60页
    5.1.1 实验数据第58-59页
    5.1.2 实验环境第59页
    5.1.3 实验评测标准第59-60页
  5.2 实验结果与分析第60-68页
    5.2.1 预处理第60-61页
    5.2.2 Dropout第61-62页
    5.2.3 分词结果分析第62-64页
    5.2.4 分词精度第64-65页
    5.2.5 分词速度第65-68页
  5.3 本章小结第68-70页
第六章 总结与展望第70-72页
  6.1 总结第70-71页
  6.2 展望第71-72页
参考文献第72-77页
攻读硕士研究生期间发表的学术论文第77-78页
致谢第78页

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