1、并且，在汉语和英文中均表现出类似现象。为了体现基于潜在语义分布式词表示与基于神经语言模型分布式词表示区别。本文分别在两种表示上进行词聚类实验。我们给出几个典型汉语词前近邻词，聚类结果表明，基于神经语言模万方数据汉语词分布式表示学习研究型分布式词表示词聚类效果要明显优于基于潜在语义分布式表示。本文在汉语基本块边界识别任务上对比分析了词表示以及基于神经语言模型分布式词表示对模型性能影响。在,窗口使用词特征基本块边界识别模型中，边界识别值为而上述模型中词特征替换为分布式词特征后，边界识别值提高到。

2、表示学习研究型分布式词表示词聚类效果要明显优于基于潜在语义分布式表示。本文在汉语基本块边界识别任务上对比分析了词表示以及基于神经语言模型分布式词表示对模型性能影响。在,窗口使用词特征基本块边界识别模型中，边界识别值为而上述模型中词特征替换为分布式词特征后，边界识别值提高到将表示矩阵进行尺度变换后，边界识别值提高到。在使用词特征,词性特征模型中，使用词特征与分布式表示特征，边界识别值分别达到和。这表明，词分布式表示对汉语基本块边界识别任务是有积极作用。关键词词表示神经语言模型分布式词表示汉语。

3、硕士研究生研究方向统计自然语言处理太原师范学院数学与应用数学专业本科联系方式联系电话电子信箱万方数据万方数据万方数据汉语词分布式表示学习研究作者侯潇琪学位授予单位山西大学引用本文格式侯潇琪汉语词分布式表示学习研究学位论文硕士得到英文词表示学习中现象是致。本文从理论上初步分析了这现象原因，并给出了表示矩阵无界个充分条件。本文研究了词义项与向量表示之间关系。选取了中文和英文中些具有不同义项典型词，将它们实值向量表示绘制成不同指标直方图。通过分析，本文初步认为义项越多词，对应直方图“峰”可能越多。

4、得到英文词表示学习中现象是致。本文从理论上初步分析了这现象原因，并给出了表示矩阵无界个充分条件。本文研究了词义项与向量表示之间关系。选取了中文和英文中些具有不同义项典型词，将它们实值向量表示绘制成不同指标直方图。通过分析，本文初步认为义项越多词，对应直方图“峰”可能越多。并且，在汉语和英文中均表现出类似现象。为了体现基于潜在语义分布式词表示与基于神经语言模型分布式词表示区别。本文分别在两种表示上进行词聚类实验。我们给出几个典型汉语词前近邻词，聚类结果表明，基于神经语言模万方数据汉语词分布式。

5、认真修改，都让我看到自己不足，并学到了很多东西。再者，还要感谢与我同经过三年研究生学习生活同学们，是他们使得三年研究生生活变得如此丰富多彩，使得我们之间友情更加深厚。最后，我要感谢父母多年来对我细心照顾和无私奉献，是他们默默支持着我完成学业。感谢所有关心我支持我亲人和朋友。我也衷心感谢各位评审老师在百忙中抽出宝贵时间评审我论文和参加我答辩专家老师们。万方数据万方数据个人简况及联系方式个人简况及联系方式个人概况侯潇琪，女，山西省晋中市寿阳县人。个人简况山西大学数学科学学院概率论与数理统计专业。

6、山西大学届硕士学位论文汉语词分布式表示学习研究作者姓名侯潇琪指导教师李济洪教授学科专业概率论与数理统计研究方向统计自然语言处理培养单位数学科学学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据,万方数据承诺书承诺书本人郑重声明所呈交学位论文，是在导师指导下独立完成，学位论文知识产权属于山西大学。如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关内容，将承担法律责任。除文中已经注明引用文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过成果。作者签名年月日万方数据学位论文使用授权声明学位论文。

7、本块分析万方数据,万方数据汉语词分布式表示学习研究,,ı,周强汉语句法树库标注体系中文信息学报万方数据参考文献,万方数据万方数据攻读学位期间取得研究成果攻读学位期间取得研究成果硕士期间发表论文情况，具体如下侯潇琪，王瑞波，李济洪基于词分布式实值表示汉语基本块识别中北大学学报自然科学版万方数据万方数据致谢致谢值此论文完成之际，谨向给予过我无私帮助老师和同学们致以最诚挚谢意！在这里首先我要感谢我导师李济洪教授。三年里，李老师给我提供了极其优越实验环境，给我创造了学术交流条件和机会，并严格认真地。

8、数据万方数据万方数据中文摘要中文摘要词表示问题是自然语言处理中关键问题之。词表示方法是否适当，直接影响着句法分析语义表示和理解等任务建模方法，也影响着信息检索问答系统等应用系统准确性和鲁棒性。特别是当面临大规模真实中文数据时，词数量大，词表示方法好坏直接影响着系统运算效率和性能。本文将目前已有些中文词表示策略归纳为三类传统表示基于潜在语义信息分布式表示以及基于神经语言模型分布式表示。表示是中文信息处理中使用最为广泛表示。很多基于最大熵模型等汉语组块分析系统便是直接采用表示来形式化词特征，这。

9、对我学习进行指导，使我受益匪浅，生活上李老师给了我无微不至关怀，使我在能够心意地学习，李老师严谨，严格，认真态度，废寝忘食，勇于开拓，追求卓越拼搏深深影响着我，是我生财富，再次感谢您，李老师！其次，感谢语义网研究室家会臣赵存秀胡军燕史立校和杜伟杰等师兄师姐们，及党帅兵刘焱青等师弟师妹，我们起进行讨论和研究，遇到困难时他们也给予了我无私帮助，使我受益匪浅。感谢王瑞波师兄和王钰老师，在研究生三年来对我学习和生活上给予关心和帮助，特别要感谢王瑞波师兄在学术研究上给予极大帮助和指导，以及每次对我论。

10、于语言模型递归神经网络矩阵向量递归神经网络深层神经网络语言模型第三章分布式词表示性质词分布式表示数值分析英文词分布式表示数值分析汉语词分布式表示数值分析词分布式表示理论推导权值参数词向量参数词分布式表示与模型聚类对照模型聚类实验万方数据分布式词表示与模型聚类结果对比第四章分布式词表示在基本块识别任务上应用汉语基本块识别任务分布式词表示用于基本块识别任务上对比实验实验设置实验结果第五章总结与展望研究总结研究展望参考文献攻读学位期间取得研究成果致谢个人简况及联系方式承诺书学位论文使用授权声明万。

11、种表示虽然简单，但是形成特征矩阵维度非常高，容易导致特征稀疏。为了弥补这缺点，后两种表示策略将词表示成个低维实值向量。区别在于，基于潜在语义信息分布式表示主要是借鉴些矩阵分解技术，而基于神经语言模型分布式表示则是直接将词表示向量看作是神经网络中个隐层。本文主要关注基于神经网络词表示方法及表示学习。深入探究了提出神经语言模型具体在汉语词表示学习中实现过程。在山西大学万汉语分词语料上学习得到了汉语词和字分布式表示矩阵，并进行了理论和表示向量数值特征上分析。结果表明，矩阵中实值表示数值范围随着表。

12、用授权声明本人完全了解山西大学有关保留使用学位论文规定，即学校有权保留并向国家有关机关或机构送交论文复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印缩印或扫描等手段保存汇编学位论文。同意山西大学可以用不同方式在不同媒体上发表传播论文全部或部分内容。保密学位论文在解密后遵守此协议。作者签名导师签名年月日万方数据目录中文摘要第章绪论研究背景及意义研究现状本文研究内容论文组织安排第二章词表示策略词表示词表示传统分布式词表示策略模型模型模型基于依存关系语义空间模型分布式词表示策略神经语言模型基。

参考资料：

[1]企业战略管理精讲PPT（课件版） 编号42（第36页，发表于2022-06-25）

[2]企业战略管理精讲PPT（课件版） 编号35（第36页，发表于2022-06-25）

[3]企业战略管理精讲PPT（课件版） 编号38（第36页，发表于2022-06-25）

[4]企业战略管理精讲PPT（课件版） 编号43（第36页，发表于2022-06-25）

[5]企业战略管理精讲PPT（课件版） 编号35（第36页，发表于2022-06-25）

[6]企业战略管理精讲PPT（课件版） 编号39（第36页，发表于2022-06-25）

[7]企业战略管理精讲PPT（课件版） 编号45（第36页，发表于2022-06-25）

[8]企业战略管理精讲PPT（课件版） 编号34（第36页，发表于2022-06-25）

[9]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号39（第23页，发表于2022-06-25）

[10]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号39（第23页，发表于2022-06-25）

[11]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号51（第23页，发表于2022-06-25）

[12]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号45（第23页，发表于2022-06-25）

[13]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号40（第23页，发表于2022-06-25）

[14]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号39（第23页，发表于2022-06-25）

[15]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号43（第23页，发表于2022-06-25）

[16]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号56（第23页，发表于2022-06-25）

[17]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号52（第23页，发表于2022-06-25）

[18]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号35（第23页，发表于2022-06-25）

[19]森林防火专题课件PPT（精） 编号49（第20页，发表于2022-06-25）

[20]森林防火专题课件PPT（精） 编号42（第20页，发表于2022-06-25）