本文關(guān)鍵詞：基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的寫作風(fēng)格建模方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展,人類依賴計(jì)算機(jī)從事的工作越來(lái)越多,也越需要計(jì)算機(jī)能夠智能地理解和處理海量的自然語(yǔ)言信息。在自然語(yǔ)言處理中,個(gè)人言語(yǔ)、作品風(fēng)格分析是計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的經(jīng)典的研究工作,也是難以得到突破的研究。寫作風(fēng)格是一個(gè)主觀性的描述,目前還沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型能夠表達(dá)寫作風(fēng)格。本課題的研究思路是結(jié)合語(yǔ)言學(xué)對(duì)寫作風(fēng)格定義和可計(jì)算方式,用形式化的數(shù)學(xué)模型表達(dá),然后機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)佐證,通過(guò)實(shí)驗(yàn)反過(guò)來(lái)修改理論,最終得到一個(gè)比較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)表達(dá)。從這個(gè)研究思路出發(fā),本課題首先查閱國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn),結(jié)合前人工作與風(fēng)格理論,用數(shù)學(xué)符號(hào)形式定義了文章的寫作風(fēng)格,并擴(kuò)展如何用機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)寫作風(fēng)格的定義。定義寫作風(fēng)格模型后,提出了整體總體的建模方案,而且針對(duì)建模過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題,本課題進(jìn)行展開(kāi)詳細(xì)說(shuō)明。為了驗(yàn)證模型和建模的有效性,本課題展開(kāi)了寫作風(fēng)格特征提取分析、刻畫以及識(shí)別研究。在寫作風(fēng)格特征提取刻畫研究中,提出了聚類分析來(lái)自動(dòng)提取風(fēng)格特征,然后使用四分位差統(tǒng)計(jì)法來(lái)刻畫寫作風(fēng)格,最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了寫作風(fēng)格的定義。在寫作風(fēng)格識(shí)別中,使用了支持向量機(jī)算法來(lái)建立寫作風(fēng)格分類器,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明特征并不是越多越好,經(jīng)過(guò)自動(dòng)提取優(yōu)化的特征集會(huì)提升識(shí)別準(zhǔn)確。為了對(duì)比及改善支持向量機(jī)算法,提出了兩種基于集成學(xué)習(xí)算法的寫作風(fēng)格識(shí)別方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明提出的兩種方法可以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：計(jì)算機(jī)語(yǔ)言 機(jī)器學(xué)習(xí) 寫作風(fēng)格 模型 監(jiān)督學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 引言12
• 1.2 研究背景和意義12-13
• 1.2.1 研究背景12-13
• 1.2.2 研究意義13
• 1.3 “寫作風(fēng)格”描述定義13-14
• 1.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.5 研究工作16-17
• 1.5.1 問(wèn)題綜述16-17
• 1.5.2 主要工作17
• 1.6 本文內(nèi)容與結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 寫作風(fēng)格建模19-38
• 2.1 引言19
• 2.2 寫作風(fēng)格模型定義19-24
• 2.2.1 寫作風(fēng)格模型定義19-21
• 2.2.2 寫作風(fēng)格建�？傮w方案21-24
• 2.3 特征提取選擇24-34
• 2.3.1 特征提取25-32
• 2.3.2 特征選擇32-34
• 2.4 模型訓(xùn)練和評(píng)估34-37
• 2.4.1 學(xué)習(xí)訓(xùn)練34-36
• 2.4.2 測(cè)試和評(píng)價(jià)36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 第3章 寫作風(fēng)格刻畫與識(shí)別38-60
• 3.1 引言38
• 3.2 基于聚類分析的寫作風(fēng)格刻畫38-42
• 3.2.1 聚類分析38-39
• 3.2.2 寫作風(fēng)格刻畫39-42
• 3.3 基于支持向量機(jī)的寫作風(fēng)格識(shí)別42-49
• 3.3.1 線性支持向量機(jī)42-43
• 3.3.2 多類支持向量機(jī)分類43-44
• 3.3.3 支持向量機(jī)的寫作分類器訓(xùn)練44-48
• 3.3.4 性能評(píng)估48-49
• 3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及分析49-59
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境49-50
• 3.4.2 寫作風(fēng)格特征提取和刻畫50-56
• 3.4.3 SVM算法的寫作風(fēng)格識(shí)別56-59
• 3.5 本章小結(jié)59-60
• 第4章 基于集成學(xué)習(xí)的寫作風(fēng)格識(shí)別60-75
• 4.1 引言60-61
• 4.2 基于SVM-KNN組合算法的寫作風(fēng)格識(shí)別61-65
• 4.2.1 鄰近算法61-62
• 4.2.2 SVM-KNN組合算法62-63
• 4.2.3 基于SVM-KNN算法的分類器訓(xùn)練63-65
• 4.3 基于元學(xué)習(xí)策略的層疊泛化方法的寫作風(fēng)格識(shí)別65-70
• 4.3.1 相關(guān)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法理論65-67
• 4.3.2 元學(xué)習(xí)策略的疊層泛化模型67-69
• 4.3.3 基于多元線性回歸的的元分類器訓(xùn)練69-70
• 4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及分析70-73
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境70-71
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)71-72
• 4.4.3 不同學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的分類器性能對(duì)比72-73
• 4.5 本章小結(jié)73-75
• 第5章 總結(jié)與展望75-77
• 5.1 課題總結(jié)75-76
• 5.1.1 研究結(jié)論75-76
• 5.1.2 研究不足點(diǎn)76
• 5.2 研究展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-80
• 致謝80-81
• 附錄Ⅰ 詞性標(biāo)注表81-83
• 附錄Ⅱ 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入的數(shù)據(jù)格式83

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本文編號(hào)：362141