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

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展,人類依賴計算機從事的工作越來越多,也越需要計算機能夠智能地理解和處理海量的自然語言信息。在自然語言處理中,個人言語、作品風格分析是計算語言學的經(jīng)典的研究工作,也是難以得到突破的研究。寫作風格是一個主觀性的描述,目前還沒有一個嚴謹?shù)臄?shù)學模型能夠表達寫作風格。本課題的研究思路是結(jié)合語言學對寫作風格定義和可計算方式,用形式化的數(shù)學模型表達,然后機器學習的方法進行實驗佐證,通過實驗反過來修改理論,最終得到一個比較嚴謹?shù)臄?shù)學表達。從這個研究思路出發(fā),本課題首先查閱國內(nèi)外文獻,結(jié)合前人工作與風格理論,用數(shù)學符號形式定義了文章的寫作風格,并擴展如何用機器學習算法學習寫作風格的定義。定義寫作風格模型后,提出了整體總體的建模方案,而且針對建模過程中的關(guān)鍵問題,本課題進行展開詳細說明。為了驗證模型和建模的有效性,本課題展開了寫作風格特征提取分析、刻畫以及識別研究。在寫作風格特征提取刻畫研究中,提出了聚類分析來自動提取風格特征,然后使用四分位差統(tǒng)計法來刻畫寫作風格,最后的實驗結(jié)果驗證了寫作風格的定義。在寫作風格識別中,使用了支持向量機算法來建立寫作風格分類器,實驗結(jié)果證明特征并不是越多越好,經(jīng)過自動提取優(yōu)化的特征集會提升識別準確。為了對比及改善支持向量機算法,提出了兩種基于集成學習算法的寫作風格識別方法,實驗結(jié)果證明提出的兩種方法可以提高識別的準確率。
【關(guān)鍵詞】：計算機語言 機器學習 寫作風格 模型 監(jiān)督學習
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 “寫作風格”描述定義13-14
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.5 研究工作16-17
• 1.5.1 問題綜述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 寫作風格建模19-38
• 2.1 引言19
• 2.2 寫作風格模型定義19-24
• 2.2.1 寫作風格模型定義19-21
• 2.2.2 寫作風格建模總體方案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 模型訓練和評估34-37
• 2.4.1 學習訓練34-36
• 2.4.2 測試和評價36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 第3章 寫作風格刻畫與識別38-60
• 3.1 引言38
• 3.2 基于聚類分析的寫作風格刻畫38-42
• 3.2.1 聚類分析38-39
• 3.2.2 寫作風格刻畫39-42
• 3.3 基于支持向量機的寫作風格識別42-49
• 3.3.1 線性支持向量機42-43
• 3.3.2 多類支持向量機分類43-44
• 3.3.3 支持向量機的寫作分類器訓練44-48
• 3.3.4 性能評估48-49
• 3.4 實驗設(shè)計及分析49-59
• 3.4.1 實驗環(huán)境49-50
• 3.4.2 寫作風格特征提取和刻畫50-56
• 3.4.3 SVM算法的寫作風格識別56-59
• 3.5 本章小結(jié)59-60
• 第4章 基于集成學習的寫作風格識別60-75
• 4.1 引言60-61
• 4.2 基于SVM-KNN組合算法的寫作風格識別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算法的分類器訓練63-65
• 4.3 基于元學習策略的層疊泛化方法的寫作風格識別65-70
• 4.3.1 相關(guān)的監(jiān)督學習算法理論65-67
• 4.3.2 元學習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練69-70
• 4.4 實驗設(shè)計及分析70-73
• 4.4.1 實驗環(huán)境70-71
• 4.4.2 實驗設(shè)計71-72
• 4.4.3 不同學習算法訓練的分類器性能對比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76
• 5.2 研究展望76-77
• 參考文獻77-80
• 致謝80-81
• 附錄Ⅰ 詞性標注表81-83
• 附錄Ⅱ 實驗數(shù)據(jù)輸入的數(shù)據(jù)格式83

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本文編號：362141