基于神经网络模型的汉语基本块识别

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1、儀Ａ曲义葦ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ２０１６届硕±学位论文＾基于神经网络模型的汉语基本块识别作者姓名刘展鹏指导教师李国臣教授－？学科专业计算机软件与理论研究方向中文信息处理培养单位计算机与信息技术学院学习年限２０１３年９月至２０１６年６月理？巧扣｜ｉＩＩｓ？ｓ？ａａｔａＢｒｉ？Ｉ戸３；－Ｉｆｕｔｅ；誦艇山西大学２０１６届硕±学位论文基于神经网络模型的汉语基本块识别ｆ作者姓名刘展鹏指导教师李国臣教授学科专业计算机软件与理论研究方向中文信息处理培养单位计算机与信息技术

2、学院学习年限２０１３年９月至２０１６年６月二〇—六年六月＇ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒｓＤｅｒｅｅＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔ２０１６ｇ，ｙ，－ＩｔｆｔＣｈｉｎｅｓｅＢａｓｅＣｈｕｎｋｄｅｎｉｉｃａｉｏｎＢａｓｅｄＯｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＭｏｄｅｌＮａｍｅＬＩＵＺｈａｎｅｎｇｐＳｕｅｒｖｉｓｏｒＰｒｏｆ．ＬＩＧｕｏｃｈｅｎｐＭａｏｒＣｏｍｕｔｅｒＳｏｆｔｗａｒｅａｎｄＴｈｅｏｒｊｐｙＳｅｃｉａｌｔｙＣｈｉｎｅｓｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｐｇＤｅａｒｔｍｅｎｔＳｃｈｏｏｌ

3、ｏｆＣｏｍｕｔｅｒ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｐＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＤｕｒａｔ－ｉｏｎ２０１３．０９２０１６．０６Ｊｕｎｅ２０１６，目录Ｉ中文摘要ＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌ一第￥引胃１１１．１研究背景及意义１．２国内外研巧现状２１．３研究内容３１．４组织结构４二５第章基于字分布表征的深层神经网络模型２１．字分布表征与深层神经网络５２．２神经网络模型结构６２１．２．单任务神经网络模型６２２．２誕合分词隐层特征的汉语基本块识别模型７．．２３似然亟数８２．３．１单字似然函数

4、８．．２２３整句似然函数９．２３．３计算输出结果９２４参数训练算法．１０２．４．１随机梯度下降算法１０２．４．２单任务模型训练方法１１２．４．３联合模型交替训练方法１１２．５本章小结１３第Ｈ章基于字特征的汉语分词方法研究１５．１３１实验准备５５３丄１汉语分词简介１３丄２实验语料１５３．１．３特征表示向量和模型参数的初始化方法１６３丄４评价指标１６３．２基于单字似然函数的实验结果与分析１６３．３基于整句似然函数的实验结果与分析１７．４１３两种似然函数实验结果的对比分析８３．５本章小结１

5、９１第四章融合分词隐层特征的汉语基本块巧别２４．１实验准备２１４丄１汉语基本块识别任务描述２１４丄２实验语料２２４．２单任务模型下的实验结果与分析２２４．２．１两种似然函数的实验结果对比２２４２．２．基于多隐层神经网络模型的实验结果２３４２４．３联合模型下的实验结果与分析４．３．１基于不同分词语料的实验结果２４４．３．２基于不同分词隐层维度的实验结果２５４２．３．３基于多隐层分词模型的实验结果５４％．４加入字分布表征的实验结果与分析４２６．５本章小结第五章结论与展望２９５２９．１论文总结一５３

6、０．２下步工作展望３１参考文献臟成果３５致谢３７个人简介及联系方式３９Ｔ４１ｐ：ｉｇ书学位论文使用授权声明４３ＣｏｎｔｅｎｔｓＣｈｉｎｅｓｅＡｂｓｔｒａｃｔＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌＣｈａｐｔｅｒｌＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１１．１ＲｅｓｅａｒｃｈＢａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ１１．２ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｕｓａｔＨｏｍｅａｎｄＡｂｒｏａｄ２１．３民ｅｓｅａｒｃｈＣｏｎｔｅｎｔ３．ｔｔｔｕｒｅ１４ＯｒｇａｎｉｚａｉｏｎａｌＳｒｕｃ４Ｃｈａｐ

7、ｔｅｒ２ＴｈｅＤｅｅｐＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＭｏｄｅｌＢａｓｅＯｎＣｈｉｎｅｓｅＣｈａｒａｃｔｅｒＥｍｂｅｄｄｉｎｇｓ５２Ｃｈｉ打ｔＤａＮｔ．１ｅｓｅＣｈａｒａｃｅｒＥｍｂｅｄｄｉｎｇｓａｎｄｅｅｐＮｅｕｒｌｅｗｏｒｋＭｏｄｅｌ５２．２ＴｈｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＭｏｄｅｌ６－２．１ＴＮｅｕＮｔｗｏｒｅ．２Ｓｉｎｇｌｅａｓｋｉｎｇｒａ