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深度學習
機器學習在甲骨文信息處理中的應用探索 版權信息
- ISBN：9787518962167
- 條形碼：9787518962167 ; 978-7-5189-6216-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習在甲骨文信息處理中的應用探索 內容簡介
本書著重介紹了隱馬爾科夫模型和支持向量機在甲骨文信息處理中的應用情況, 首先介紹了機器學習概念、相關技術和研究現狀以及甲骨文信息化的概念和研究現狀, 接著從語料加工和字形拆分方面對甲骨文字形進行了分析研究, 在甲骨文語料庫的基礎上實現了機器自動分詞和詞性標注, 并利用支持向量機技術對甲骨文字形分類進行了研究, *后提出了支持向量機應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。
機器學習在甲骨文信息處理中的應用探索 目錄
第1章 緒論
1．1 引言
1．2 機器學習概述
1．2．1 機器學習的基本概念
1．2．2 機器學習的發展歷程
1．2．3 機器學習的方法
1．3 機器學習的研究現狀
1．3．1 文本分類
1．3．2 目標檢測
1．4 機器學習中的主要算法
1．4．1 決策樹算法
1．4．2 樸素貝葉斯算法
1．4．3 支持向量機算法
1．4．4 人工神經網絡算法
1．4．5 深度學習
1．5 本書的結構和組織
參考文獻
第2章 甲骨文信息處理
2．1 甲骨文信息處理簡介
2．1．1 中文信息處理概述
2．1．2 甲骨文信息處理
2．2 甲骨文信息處理研究現狀
2．2．1 甲骨文輸入和可視化
2．2．2 甲骨文字形庫的構建
2．2．3 甲骨文數據庫
2．2．4 甲骨文字分割和識別
2．2．5 甲骨文拓片綴合
2．2．6 甲骨文語義分析
2．2．7 甲骨文計算機輔助翻譯技術研究
2．2．8 甲骨文著錄信息化
2．3 甲骨文字形結構分析及單字拆分
2．3．1 甲骨文字形結構分析
2．3．2 單字拆分過程及結果
2．4 總結
參考文獻
第3章 基于隱馬爾可夫模型技術的甲骨卜辭的分析研究
3．1 基于隱馬爾可夫模型技術的甲骨卜辭的研究背景和意義
3．1．1 研究背景
3．1．2 研究意義
3．2 自然語言處理綜述
3．2．1 自然語言處理概述
3．2．2 自然語言處理所涉及的幾個層次
3．2．3 自然語言處理的基本方法及發展
3．2．4 自然語言處理的研究現狀
3．3 隱馬爾可夫模型
3．3．1 隱馬爾可夫模型的定義
3．3．2 隱馬爾可夫模型理論基礎
3．3．3 隱馬爾可夫模型的形式描述
3．3．4 隱馬爾可夫模型的3個基本問題
……
第4章 基于支持向量機的甲骨文字結構分析研究
第5章 基于支持向量機的甲骨拓片圖像處理研究
1．1 引言
1．2 機器學習概述
1．2．1 機器學習的基本概念
1．2．2 機器學習的發展歷程
1．2．3 機器學習的方法
1．3 機器學習的研究現狀
1．3．1 文本分類
1．3．2 目標檢測
1．4 機器學習中的主要算法
1．4．1 決策樹算法
1．4．2 樸素貝葉斯算法
1．4．3 支持向量機算法
1．4．4 人工神經網絡算法
1．4．5 深度學習
1．5 本書的結構和組織
參考文獻
第2章 甲骨文信息處理
2．1 甲骨文信息處理簡介
2．1．1 中文信息處理概述
2．1．2 甲骨文信息處理
2．2 甲骨文信息處理研究現狀
2．2．1 甲骨文輸入和可視化
2．2．2 甲骨文字形庫的構建
2．2．3 甲骨文數據庫
2．2．4 甲骨文字分割和識別
2．2．5 甲骨文拓片綴合
2．2．6 甲骨文語義分析
2．2．7 甲骨文計算機輔助翻譯技術研究
2．2．8 甲骨文著錄信息化
2．3 甲骨文字形結構分析及單字拆分
2．3．1 甲骨文字形結構分析
2．3．2 單字拆分過程及結果
2．4 總結
參考文獻
第3章 基于隱馬爾可夫模型技術的甲骨卜辭的分析研究
3．1 基于隱馬爾可夫模型技術的甲骨卜辭的研究背景和意義
3．1．1 研究背景
3．1．2 研究意義
3．2 自然語言處理綜述
3．2．1 自然語言處理概述
3．2．2 自然語言處理所涉及的幾個層次
3．2．3 自然語言處理的基本方法及發展
3．2．4 自然語言處理的研究現狀
3．3 隱馬爾可夫模型
3．3．1 隱馬爾可夫模型的定義
3．3．2 隱馬爾可夫模型理論基礎
3．3．3 隱馬爾可夫模型的形式描述
3．3．4 隱馬爾可夫模型的3個基本問題
……
第4章 基于支持向量機的甲骨文字結構分析研究
第5章 基于支持向量機的甲骨拓片圖像處理研究
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