导读:本文包含了基于转换的错误驱动学习论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:词性标注,基于转换学习,规则,自然语言处理
基于转换的错误驱动学习论文文献综述
拉毛杰,安见才让[1]（2019）在《基于转换的错误驱动学习的藏语词性标注研究》一文中研究指出词性标注是自然语言处理的基础研究,应用的领域十分广泛。基于转换的错误驱动学习词性标注是一种基于规则的算法,但由于此算法占用大量的计算机资源进行规则的提取,从而造成算法本身偏慢的问题。文章在原有算法的基础上,跳过那些对语料库的标注不够明显的规则,寻找应用最好的转换规则,使语料库错误标注降到最低,从而达到标注的目的。(本文来源于《计算机时代》期刊2019年12期）
张芬,曲维光,赵红艳,周俊生[2]（2011）在《基于CRF和转换错误驱动学习的浅层句法分析》一文中研究指出本文提出一种CRF和基于转换错误驱动相结合的中文浅层句法分析方法。该方法应用于宾州大学中文树库,取得不错的组块识别效果。在CRF识别的基础上,对初始识别结果中的组块标注信息进行统计分析,获得候选转换规则集合;再根据定义的规则评价函数对候选集进行筛选,得到最终的转换规则集合;最后应用转换规则集对CRF标注的结果进行校正。实验结果表明,与单独使用CRF结果相比,组块识别的精确率、召回率以及F值均得到了提高。(本文来源于《广西师范大学学报(自然科学版)》期刊2011年03期）
王达,张坤[3]（2009）在《基于支持向量机和转换的错误驱动学习方法的组块识别》一文中研究指出支持向量机在高维特征空间的输入数据上具有较高的泛化性能,能够独立于小范围内的数据维数计算.基于转换的学习方法能自动融合不同类型的知识,所得到的模板可以显示一些语言知识,这些语言知识对于语言学及其他相关研究有重要意义.利用支持向量机和基于转换的错误驱动学习相结合,能够达到较为满意的组块识别效果.(本文来源于《南阳师范学院学报》期刊2009年06期）
黄浩炜[4]（2007）在《SVM与基于转换的错误驱动学习方法相结合的生物实体识别》一文中研究指出本文将基于统计的机器学习方法和基于规则的方法有效的结合起来并应用于生物实体识别领域,运用SVM这一统计学习理论的典型代表作为机器学习方法的具体实现,并运用基于转换的错误驱动学习方法对SVM测试得到的结果修正,提高了生物实体识别的准确率和召回率。本文方法首先通过抽取较为丰富的特征集合如单词特征、上下文特征、词性特征、词形特征、核心词特征和停用词特征等,使用JNLPBA发布的训练语料对SVM分类器进行训练,然后使用训练后的SVM模型对JNLPBA公布的测试语料进行生物实体识别。通过对训练语料和测试语料的统计与分析,研究了基于统计的机器学习方法应用于生物实体识别领域所存在的一些问题,如学习器的泛化能力,特征选择问题,外部资源引入问题和数据不均匀现象等等。为进一步提高识别的效果,本文实验利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的标注结果进行校正,转换规则较好地挖掘出生物学文本中的语言现象,进一步提高SVM方法得到的准确率和召回率。通过与其他研究者的比较,本文所采用的方法取得了与很多成熟应用相当的结果。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2007-11-01）
邹宏梅,王挺[5]（2007）在《SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别》一文中研究指出本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的标注结果进行校正,转换规则较好地处理了语言现象中的特殊情况,进一步提高了SVM的识别结果。实验结果表明,该方法具有较好的效果。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2007年04期）
基于转换的错误驱动学习论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出一种CRF和基于转换错误驱动相结合的中文浅层句法分析方法。该方法应用于宾州大学中文树库,取得不错的组块识别效果。在CRF识别的基础上,对初始识别结果中的组块标注信息进行统计分析,获得候选转换规则集合;再根据定义的规则评价函数对候选集进行筛选,得到最终的转换规则集合;最后应用转换规则集对CRF标注的结果进行校正。实验结果表明,与单独使用CRF结果相比,组块识别的精确率、召回率以及F值均得到了提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于转换的错误驱动学习论文参考文献
[1].拉毛杰,安见才让.基于转换的错误驱动学习的藏语词性标注研究[J].计算机时代.2019
[2].张芬,曲维光,赵红艳,周俊生.基于CRF和转换错误驱动学习的浅层句法分析[J].广西师范大学学报(自然科学版).2011
[3].王达,张坤.基于支持向量机和转换的错误驱动学习方法的组块识别[J].南阳师范学院学报.2009
[4].黄浩炜.SVM与基于转换的错误驱动学习方法相结合的生物实体识别[D].国防科学技术大学.2007
[5].邹宏梅,王挺.SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别[J].计算机工程与科学.2007