中文多詞表達抽取研究的開題報告_第1頁
中文多詞表達抽取研究的開題報告_第2頁
中文多詞表達抽取研究的開題報告_第3頁
中文多詞表達抽取研究的開題報告_第4頁
全文預覽已結束

付費下載

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

中文多詞表達抽取研究的開題報告開題報告一、選題背景和研究意義抽取是自然語言處理的一個重要研究方向，它在信息提取、文本分類、機器翻譯等領域應用廣泛。多詞表達是一種語言現象，在中文表達中尤為常見，如“聞所未聞”、“舉世聞名”、“一箭雙雕”等。多詞表達的抽取是中文自然語言處理領域的一個研究熱點，對于提高文本處理的準確性和效率具有重要意義。目前，國內外學者在多詞表達的抽取研究方面取得了一定的成果，但在中文多詞表達的抽取上還存在一些問題，如長詞組的邊界判斷、多義詞的消歧等。因此，對于中文多詞表達的抽取仍有必要進行深入研究。二、研究內容和方法本研究旨在探討中文多詞表達的抽取方法，主要包括以下內容：1.中文多詞表達的定義和分類，深入分析中文多詞表達的特點和形成原因。2.常用標記法和規則法在中文多詞表達的抽取中的應用，討論其優劣及適用范圍。3.基于機器學習的中文多詞表達的抽取方法，探討不同算法在中文多詞表達抽取中的效果比較以及適用范圍。4.實現一個基于規則和機器學習相結合的中文多詞表達抽取系統，對不同方法進行實驗比較。三、預期目標和意義本研究的主要預期目標和意義如下：1.研究中文多詞表達的抽取方法，對于提高中文自然語言處理的準確性和效率具有重要意義。2.比較不同方法在中文多詞表達抽取中的效果，為中文多詞表達的抽取提供更全面的解決方案。3.實現一個中文多詞表達抽取系統，提供更方便、快捷的中文多詞表達的抽取服務。四、可行性分析本研究的可行性分析如下：1.科研團隊、經費及設備本研究將由一名碩士研究生完成，研究生擁有豐富的中文自然語言處理經驗和研究背景。該研究將在指導教師和同行的幫助和指導下完成。有關經費和設備將由學院提供。2.研究方法和難度本研究采用了多種方法進行研究，涉及到中文自然語言處理、機器學習等方面。其中，基于機器學習的方法難點較高，需要對機器學習進行研究和學習。但是在指導教師和同行的幫助和指導下，本研究具有可行性。3.研究成果及應用前景本研究的研究成果將在NLP領域發表相關論文，并應用于社交網絡分析、信息提取、機器翻譯等領域，具有較大的應用前景。五、論文結構第一章緒論1.1研究背景和意義1.2國內外研究現狀及發展動態1.3研究內容和方法1.4論文結構第二章中文多詞表達的定義和分類2.1多詞表達的定義和特點2.2中文多詞表達的分類2.3中文多詞表達的形成原因第三章基于規則的中文多詞表達抽取3.1常用標記法在中文多詞表達抽取中的應用3.2基于規則的多詞表達抽取系統框架設計3.3典型的多詞表達抽取規則設計第四章基于機器學習的中文多詞表達抽取4.1機器學習在NLP領域的應用4.2基于機器學習的中文多詞表達抽取方法4.3中文多詞表達抽取實驗及效果分析第五章結論及展望5.1研究成果總結5.2未來工作展望五、參考文獻六、時間安排本研究的時間安排如下：2021年3月-2021年7月：撰寫論文開題報告、系統實現設計。2021年8月-2021年11月：基于規則法研究、設計多詞表達抽取模型

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論