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深度学习
机器学习在甲骨文信息处理中的应用探索 版权信息
- ISBN:9787518962167
- 条形码:9787518962167 ; 978-7-5189-6216-7
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
机器学习在甲骨文信息处理中的应用探索 内容简介
本书着重介绍了隐马尔科夫模型和支持向量机在甲骨文信息处理中的应用情况, 首先介绍了机器学习概念、相关技术和研究现状以及甲骨文信息化的概念和研究现状, 接着从语料加工和字形拆分方面对甲骨文字形进行了分析研究, 在甲骨文语料库的基础上实现了机器自动分词和词性标注, 并利用支持向量机技术对甲骨文字形分类进行了研究, *后提出了支持向量机应用到甲骨拓片文字定位中的方法。拓展了提高甲骨拓片文字定位的研究方法。
机器学习在甲骨文信息处理中的应用探索 目录
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 机器学习概述
1.2.1 机器学习的基本概念
1.2.2 机器学习的发展历程
1.2.3 机器学习的方法
1.3 机器学习的研究现状
1.3.1 文本分类
1.3.2 目标检测
1.4 机器学习中的主要算法
1.4.1 决策树算法
1.4.2 朴素贝叶斯算法
1.4.3 支持向量机算法
1.4.4 人工神经网络算法
1.4.5 深度学习
1.5 本书的结构和组织
参考文献
第2章 甲骨文信息处理
2.1 甲骨文信息处理简介
2.1.1 中文信息处理概述
2.1.2 甲骨文信息处理
2.2 甲骨文信息处理研究现状
2.2.1 甲骨文输入和可视化
2.2.2 甲骨文字形库的构建
2.2.3 甲骨文数据库
2.2.4 甲骨文字分割和识别
2.2.5 甲骨文拓片缀合
2.2.6 甲骨文语义分析
2.2.7 甲骨文计算机辅助翻译技术研究
2.2.8 甲骨文著录信息化
2.3 甲骨文字形结构分析及单字拆分
2.3.1 甲骨文字形结构分析
2.3.2 单字拆分过程及结果
2.4 总结
参考文献
第3章 基于隐马尔可夫模型技术的甲骨卜辞的分析研究
3.1 基于隐马尔可夫模型技术的甲骨卜辞的研究背景和意义
3.1.1 研究背景
3.1.2 研究意义
3.2 自然语言处理综述
3.2.1 自然语言处理概述
3.2.2 自然语言处理所涉及的几个层次
3.2.3 自然语言处理的基本方法及发展
3.2.4 自然语言处理的研究现状
3.3 隐马尔可夫模型
3.3.1 隐马尔可夫模型的定义
3.3.2 隐马尔可夫模型理论基础
3.3.3 隐马尔可夫模型的形式描述
3.3.4 隐马尔可夫模型的3个基本问题
……
第4章 基于支持向量机的甲骨文字结构分析研究
第5章 基于支持向量机的甲骨拓片图像处理研究
1.1 引言
1.2 机器学习概述
1.2.1 机器学习的基本概念
1.2.2 机器学习的发展历程
1.2.3 机器学习的方法
1.3 机器学习的研究现状
1.3.1 文本分类
1.3.2 目标检测
1.4 机器学习中的主要算法
1.4.1 决策树算法
1.4.2 朴素贝叶斯算法
1.4.3 支持向量机算法
1.4.4 人工神经网络算法
1.4.5 深度学习
1.5 本书的结构和组织
参考文献
第2章 甲骨文信息处理
2.1 甲骨文信息处理简介
2.1.1 中文信息处理概述
2.1.2 甲骨文信息处理
2.2 甲骨文信息处理研究现状
2.2.1 甲骨文输入和可视化
2.2.2 甲骨文字形库的构建
2.2.3 甲骨文数据库
2.2.4 甲骨文字分割和识别
2.2.5 甲骨文拓片缀合
2.2.6 甲骨文语义分析
2.2.7 甲骨文计算机辅助翻译技术研究
2.2.8 甲骨文著录信息化
2.3 甲骨文字形结构分析及单字拆分
2.3.1 甲骨文字形结构分析
2.3.2 单字拆分过程及结果
2.4 总结
参考文献
第3章 基于隐马尔可夫模型技术的甲骨卜辞的分析研究
3.1 基于隐马尔可夫模型技术的甲骨卜辞的研究背景和意义
3.1.1 研究背景
3.1.2 研究意义
3.2 自然语言处理综述
3.2.1 自然语言处理概述
3.2.2 自然语言处理所涉及的几个层次
3.2.3 自然语言处理的基本方法及发展
3.2.4 自然语言处理的研究现状
3.3 隐马尔可夫模型
3.3.1 隐马尔可夫模型的定义
3.3.2 隐马尔可夫模型理论基础
3.3.3 隐马尔可夫模型的形式描述
3.3.4 隐马尔可夫模型的3个基本问题
……
第4章 基于支持向量机的甲骨文字结构分析研究
第5章 基于支持向量机的甲骨拓片图像处理研究
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