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机器学习在自然语言处理中的应用研究
TOC\o1-2\h\u24518第1章绪论 4
92761.1研究背景与意义 4
126701.2国内外研究现状 4
319321.3研究内容与目标 4
31013第2章机器学习基础理论 4
10052.1机器学习概述 4
215602.2主要机器学习算法 4
32607第3章自然语言处理基础 4
81953.1自然语言处理概述 4
136313.2常用自然语言处理工具 4
14280第4章词向量表示与模型 4
129004.1词向量概述 4
84734.2Word2Vec模型 4
188934.3FastText模型 4
32742第5章文本分类 4
248145.1文本分类概述 4
143495.2基于朴素贝叶斯分类器 4
305885.3基于支持向量机分类器 4
42155.4基于深度学习的文本分类 5
3746第6章命名实体识别 5
30716.1命名实体识别概述 5
293726.2基于规则的方法 5
37716.3基于统计的方法 5
174196.4基于深度学习的方法 5
23135第7章语义角色标注 5
158827.1语义角色标注概述 5
7127.2基于规则的方法 5
312937.3基于统计的方法 5
174097.4基于深度学习的方法 5
4793第8章依存句法分析 5
115758.1依存句法分析概述 5
270658.2基于转移系统的方法 5
287878.3基于图方法的方法 5
181638.4基于深度学习的方法 5
25885第9章机器翻译 5
165299.1机器翻译概述 5
316309.2基于规则的方法 5
217559.3基于统计的方法 5
46699.4基于深度学习的方法 5
973第10章问答系统 5
2490710.1问答系统概述 5
2654810.2基于检索的方法 5
601110.3基于的方法 5
820410.4基于深度学习的方法 5
23512第11章情感分析 5
419911.1情感分析概述 5
1678811.2基于文本特征的方法 5
2801511.3基于深度学习的方法 6
26603第12章机器学习在自然语言处理中的挑战与展望 6
249712.1数据质量与标注问题 6
359712.2模型泛化能力 6
1093012.3跨语言与多模态处理 6
25431第1章绪论 6
112911.1研究背景与意义 6
241691.1.1研究背景 6
132121.1.2研究意义 6
311971.2国内外研究现状 6
304631.2.1国外研究现状 6
275511.2.2国内研究现状 6
303621.3研究内容与目标 7
215721.3.1研究内容 7
214791.3.2研究目标 7
3531第2章机器学习基础理论 7
280712.1机器学习概述 7
157872.2主要机器学习算法 8
30279第3章自然语言处理基础 8
113003.1自然语言处理概述 8
77903.2常用自然语言处理工具 9
13087第4章词向量表示与模型 10
319504.1词向量概述 10
269264.1.1发展历程 10
260354.1.2优点 10
44574.1.3应用场景 10
143134.2Word2Vec模型 10
243694.2.1连续词袋（CBOW） 10
45914.2.2SkipGram 10
218014.2.3模型训练 11
147304.3FastText模型 11
2334.3.1模型结构 11
44104.3.2模型训练 11
84894.3.3应用场景 11
4647第五章文本分类 11
293115.1文本分类概述 11
139345.2基于朴素贝叶斯分类器 12
324915.3基于支持向量机分类器 12
243255.4基于深度学习的文本分类 12
28344第6章命名实体识别 13
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