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基于深度学习模型的输入法研究
RESEARCH ON INPUT METHOD BASED ON DEEP LEARNING MODEL
摘 要
Abstract
目 录
第1章 绪论
1.1 课题背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 输入法的概念与技术特点
1.2.2 输入法研究现状
1.2.3 深度学习研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 本文的结构安排
第2章 语料库构建与拼音串切分
2.1 拼音汉字对语料的构建
2.2 拼音串切分方法的研究
2.2.1 规则法切分
2.2.2 搜索法切分
2.2.3 动态规划切分
2.2.4 拼音串切分实验
2.3 本章小结
第3章 基于序列标注模型的输入法
3.1 引言
3.2 HMM模型音字转换
3.2.1 隐马尔科夫模型
3.2.2 HMM模型音字转换系统
3.3 HMM与RNN结合的输入法模型
3.3.1 统计语言模型
3.3.2 RNN与LSTM
3.3.3 基于LSTM的语言模型
3.3.4 HMM与RNN结合模型
3.4 双向LSTM模型
3.5 实验结果及分析
3.6 本章小结
第4章 基于机器翻译模型的输入法
4.1 引言
4.2 词嵌入与位置嵌入
4.3 CNN神经网络
4.4 Seq2Seq模型
4.5 注意力机制
4.5.1 注意力机制简介
4.5.2 全局注意力机制
4.5.2 局部注意力机制
4.6 本文使用的网络结构
4.6.1 基于RNN的Seq2Seq模型
4.6.2 基于CNN的序列到序列模型
4.7 实验结果及分析
4.7.1 实验数据以及实验环境介绍
4.7.2 位置嵌入实验
4.7.2 网络结构实验
4.7.3 Local_m 窗口大小实验
4.7.4 实验样本示例
4.8 本章小结
第5章 输入法内核系统实现
5.1 候选词的生成
5.2 候选短语的生成
5.3 图形界面开发
5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其他研究成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致谢
哈尔滨工业大学;
