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汉语组块辨认的研究

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毕业论文范文题目：汉语组块辨认的研究，论文范文关键词：汉语组块辨认的研究
汉语组块辨认的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着天然语言处理中词法分析的日趋成熟，句法分析已经成为当前研究的重点跟难点，组块辨认的提出是为了降落完全句法分析的复杂性。通过采取“分而治之”的策略将句法分析分为组块辨认跟组块间关联分析，这样将在词语级的处理转换为组块级的处理，降落了句法分析的难度。本文的目标就是在词法分析的基本上，实现汉（本文此处忽略..）语句子的组块辨认，为完全句法分析跟其余天然语言处理任务提供基本。本文首先阐述了组块辨认的研究现状及研究意思，并参考前人的研究成果给出了组块的具体定义，研究并实现了基于增益隐马尔可夫模型跟支撑向量机(SupportVectorMachine，SVM)的组块辨认体系，利用错误驱动学习机制校订组块辨（本文此处忽略..）认成果。通过将不同的高低文信息导入隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)中，构建了5个二元增益HMM模型用于汉语句子的组块辨认。对SVM模型，抉择组块的多种不同特点信息组合跟不同的多分类划分方法，练习学习后得到了基于统计的SVM模型。为进一步进步组块辨认的成果，采取错误驱动（此处忽略..）学习机制分辨对增益HMM模型跟SVM模型的辨认成果进行校订。论文给出了两种模型的算法，并给出了两种不同模型的组块辨认成果，及引入错误驱动学习机制校订后的成果。实验表明，两种不同的组块辨认模型都获得了较好的成果，其中增益HMM组块辨认成果的F值为84.99％，SVM组块辨认成果的F值为89.75％，从实验上（文章此处忽略..）验证了两种模型的有效性。在引入错误驱动学习方法后，两种模型组块辨认成果的F值分辨进步了1.05％跟0.66％。本文的研究成果可利用于实际翻译体系中，达到了简化了句子构造、进步机器翻译体系整体机能的目标。另外还可进一步利用到信息检索、文本分类等天然语言处理范畴中。

以上为本篇毕业论文范文汉语组块辨认的研究的介绍部分。

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