基于混合策略的《左传》战争事件抽取研究的任务书.docx
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基于混合策略的《左传》战争事件抽取研究的任务书.docx
基于混合策略的《左传》战争事件抽取研究的任务书任务书一、研究背景《左传》是中国古代史书之一,是战国时期鲁国官员左丘明所撰写的一部历史记载文献。《左传》记载了春秋时期鲁国287年至403年(公元前722年至公元前481年)之间的历史事件,内容丰富、记述详实,成为研究春秋战国时期历史和文化的重要范本之一。在《左传》中,战争是一大主题,其中记载了很多鲁国的战争事件,涵盖了政治、外交、文化等多个方面。因此,对于《左传》中的战争事件进行深入研究和抽取,可以有效地帮助我们深入了解春秋时期的历史和文化。在研究方法方面,
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基于混合策略的英语介词搭配抽取方法研究的任务书任务书一、研究背景与意义介词是英语中的重要语法成分之一,在英语学习中占有至关重要的地位。介词的正确使用不仅可以帮助学习者表达出准确的含义,还可以提高学习者的语言水平。然而,由于英语介词的复杂性和多义性,往往会使初学者在使用中出现困难。因此,在英语的自然语言处理中,如何准确地抽取出句子中的介词搭配,成为了重要的研究方向之一。而现有的介词抽取方法往往无法充分考虑到多义性的问题,造成了识别准确率不高的问题。同时,由于介词搭配的多样性,抽取方法的泛化能力也受到了限制。
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基于联合模型的事件抽取方法研究的任务书一、背景近年来,大数据时代的到来使得互联网上呈现出急速增长的数据量,人工处理这些数据已经无法满足需求。因此,自然语言处理(NLP)技术备受关注,事件抽取技术作为NLP技术的重要分支之一,受到了关注和研究。事件抽取可以从一篇文本中识别出文本所描述的事件,并将其转化为结构化的信息。这种技术的应用很广泛,例如:新闻情报分析、金融风险评估等。目前,事件抽取领域的研究主要分为两大类:基于规则的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法适用于遵循特定格式和规则的句子处理,但无法处理
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基于事件抽取的罪名预测研究与实现的任务书任务书:一、选题背景随着社会的不断发展,犯罪案件数量逐渐增加,并且犯罪形式也越来越复杂,严重影响了社会的稳定与发展。而在司法领域,犯罪案件中的罪名是非常重要的,因为罪名决定了被告人的罪行程度和判决结果。因此,准确预测犯罪案件中的罪名对于司法工作具有重要意义。为了提高预测的精确度和效率,本文基于事件抽取的技术,对罪名预测问题进行研究。二、研究目的本文旨在利用事件抽取的技术预测犯罪案件中的罪名。具体研究目标包括:1.分析犯罪案件中涉及的要素以及这些要素与罪名之间的关系。
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基于混合策略的英语介词搭配抽取方法研究的开题报告1.研究背景英语介词搭配是英语语法学研究中的重要内容之一。在英语写作和口语表达中,准确使用介词搭配能够使语言表达更加地生动、准确。因此,介词搭配的识别和抽取一直是自然语言处理领域的重要课题之一。目前,已经有一些基于统计和机器学习的英语介词搭配抽取方法提出,并具有一定的效果。但是,这些方法在一些细节上还存在一定的欠缺,比如当遇到一些复杂的语境时,精度会下降。为此,我们的研究旨在提出一种基于混合策略的英语介词搭配抽取方法,以提高介词搭配抽取的精度和效率。2.研究