资源描述：
《情态动词will语义排歧支持向量机人工神经网络特征提取》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、情态动词will论文：基于支持向量机的英语情态动词Will语义排歧研究【中文摘要】语义排歧是指根据目标词出现的上下文语境自动识别其意义。语义排歧是机器翻译、信息检索、语音识别、文本分类以及人机交互等诸多领域中的关键环节,是自然语言处理领域的热点和难点。尽管语义排歧技术取得了很大发展,但目前的语义排歧研究对象还是主要集中在普通动词和名词的语义排岐上。情态表达说话人的态度和意见,主要由情态动词来实现。因此,正确识别情态动词的语义对理解和领会说话人的态度和意见十分重要。情态动词语义有三种不确定性:梯度,歧义和融合。这
2、些不确定性使人们很难把握其准确意义。因此,建立一个有效的、准确性较高的情态动词语义排歧模型变得至关重要。本研究基于120万字的语料库,从will的实际使用语境中提取八个语义特征和句法特征,并采用数据挖掘中的一种新方法——支持向量机,建立了情态动词will的语义排歧模型。实验结果显示,由支持向量机方法建立的情态动词will的语义排歧模型的排歧精度达到了98.33%。这个结果,证实了采用支持向量机对情态动词will语义排歧的有效性,同时证明了从真实的语料库中提取的8个语言特征的有效性。为了验证支持向量机语义排歧效果
3、的优越性,本文采用神经网络技术中的反向传播神经网络,径向基神经网络...【英文摘要】Wordsensedisambiguationisthetasktoidentifytheintendedmeaningofanambiguouswordinacertaincontext.Duetoitswideapplicationinmachinetranslation,informationretrieval,speechrecognition,textcategorization,ithasbeenoneoftheho
4、tandtoughissuesinnaturallanguageprocessing.Althoughtechniquesofwordsensedisambiguationhaveadvancedgreatly,theresearchobjectshavemainlycenteredonthecommonnounsandverbs.Modalityisconcernedwiththespeaker’sopinionorattitude...【关键词】情态动词will语义排歧支持向量机人工神经网络特征提取【英文关
5、键词】modalverbwillwordsensedisambiguationSupportVectorMachinesartificialneuralnetworkfeatureselection【索购全文】联系Q1：138113721Q2：139938848【目录】基于支持向量机的英语情态动词Will语义排歧研究摘要5-7Abstract7-8Abbreviations12-13ListofTables13-14ListofFigures14-15Chapter1Introduction15-191.1Ba
6、ckgroundofthepresentstudy15-171.2Objectivesofthepresentstudy171.3Outlineofthethesis17-19Chapter2LiteratureReview19-372.1Studiesonthewordsensedisambiguation19-252.1.1Studiesonthewordsensedisambiguationabroad19-222.1.2StudiesonthewordsensedisambiguationinChina
7、22-252.2Studiesontheapplicationofsupportvectormachines25-312.2.1Studyontheapplicationofsupportvectormachinesabroad26-292.2.2StudyontheapplicationofsupportvectormachinesinChina29-312.3StudiesontheEnglishmodality31-352.4Spaceforthepresentstudy35-37Chapter3Theo
8、reticalFoundationandMethodology37-413.1Theoreticalfoundationofthepresentstudy37-383.2Researchmethodanddatacollection38-393.3Summary39-41Chapter4SemanticCategorizationoftheEnglishModalVerbWill41-
