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基于深度学习的汉语词义消歧方法研究的开题报告 一、选题背景 随着互联网、智能手机等技术的飞速发展,人们获取文本信息的方式和数量也发生了巨大变化。然而,文本信息中常常存在歧义现象,尤其在汉语中更为常见。比如“我在银行存了一万元日元”,其中“日元”有两种可能的词义,分别是日本的货币单位和一种植物的名称。如何准确地识别和消除这种歧义,对于提高自然语言处理和信息检索的精度和效率至关重要。该研究主要针对如何解决汉语中的词义歧义问题。 二、研究目的 本研究旨在通过应用深度学习方法,研究汉语词义消歧问题,从而提高自然语言处理和信息检索的准确性和效率。 三、研究内容与方法 1.研究内容: 1)分析汉语中的词义歧义问题; 2)选取合适的语料构建一个汉语词义消歧的数据集; 3)运用深度学习方法,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等,对词义消歧问题进行建模; 4)通过实验比较不同模型的表现,筛选出最优模型,提高汉语词义消歧的效果。 2.研究方法: 1)搜集和分析已有研究成果; 2)构建词义消歧的数据集,并进行数据预处理; 3)选择深度学习模型、网络结构,设置参数,训练和优化模型; 4)评估模型的性能,比较不同模型的表现; 5)分析实验结果,并对不足之处进行改进。 四、研究意义和价值 1.对于智能语音技术的研发和应用,提高其精度和效率; 2.对于文本挖掘和信息检索技术的发展,提高其准确性和效率; 3.对于促进中文语言信息技术的研究和发展,提高其国际竞争力。 五、可行性分析 1.数据资源:通过对于网络上的文章、新闻、博客等语料进行筛选和处理,可构建出一个汉语词义消歧的数据集,用于进行深度学习模型的训练和评估。 2.技术实现:深度学习方法已经广泛应用于自然语言处理的研究中,卷积神经网络和循环神经网络也都具备相应的处理文本数据的能力。因此,技术实现上具备可行性。 3.时间和经费:研究时间大概需要6个月左右,研究经费需要购买开源深度学习框架、云服务器等设备或服务,由于现有的深度学习框架已经非常成熟,因此经费上也具备可行性。 六、预期成果 1.提出一种基于深度学习的汉语词义消歧模型,优化其表现的各项参数; 2.构建一个汉语词义消歧的数据集; 3.开发一个可视化程序,能够根据输入的汉语句子,输出对词义的判断结果。 七、研究计划 1.第1-2个月:阅读相关文献,分析研究现状,构建数据集,进行数据预处理; 2.第3-4个月:进行深度学习模型的建模、参数调整、训练和优化; 3.第5个月:运用评估指标对模型性能进行比较和评估,优化模型表现; 4.第6个月:开发可视化程序,并整理研究成果,撰写论文。