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= 毕业设计最新模板 = 2019年5月本科毕业设计论文格式 *[[文件:2018教务部毕业论文格式.zip]] = 毕业设计各个环节注意事项 = == 中期检查前准备 == * 任务书认真撰写，老师审核 ** 清晰、简洁 ** 参考文献的格式严格按照规范（将来论文中也要有，因此这个时候认真点，后面省事） * 认真做好文献翻译，提前找老师要待翻译的文章，翻译的word文档，尽量按照撰写正式论文的形式规范排版 ** 论文标题 ** 论文作者 ** 论文出处（期刊[volumn/number]、会议、年份、页码等 ** 正文部分：图、表、公式、参考文献一般不用翻译，直接截图，放在论文中即可（注意格式好一点） ** 好像学校规定：英文6000词（短一点应该也没人管）。如果论文过长，可以考虑只翻译一部分。 * 做好文献综述，提前和老师商量好，需要看的论文、网页、书籍等列表（5-10篇） ** 按照不同的类型，将论文梳理好，总结好 = 2020 = == 词法数据标注和错误检测 == 黎霞： 1627405116 计科 分词、词性数据都可以（优先考虑分词） 找分词错误、不一致 句法错误检测（不一致等，用我们的数据或者PMT都可以） 陈伟的工作：perl脚本 == 句法数据查询和检索系统 == 杨奕： 1627405101 计科 查询后结果可视化显式、反爬策略 == 基于词典知识的分词领域移植 == 周仕林 1627405033 计科图灵 2020.2.11： 源领域数据：ctb5 目标领域：ZX 和 car 词典的获取，和周厚全讨论 参考论文：张梅山老师中文论文：词典特征 ----- 传统模型或神经网络都可以，看进度 二级词典，如果有时间试试远程监督 在汽车领域数据上也做实验 分词上还可以做的事情： 1）异构分词数据的利用方法比较 2）jieba和nerual的结合： 用pku数据得到词典，在pku上测试（不用HMM新词发现），和其他模型对比 把jieba的结果作为额外信息，给neural模型使用 深度学习和传统模型的结合：对于分词任务，jieba这种分词方法和深度学习模型的融合 == 利用正确词法数据的依存句法分析 == 李帅克 1627407014 物联网 如何利用120w分词词性数据，提升PMT数据上的句法分析性能？ 进而，如何提高CTB数据的性能（异构词法） 一个现实问题：句法分析时，如何加入词性词典（基于正确词性词典约束的句法分析） == 基于局部标注的依存句法分析主动学习 == 侯洋 1627406031 软工 基于神经网络句法分析器biaffine parser local vs. crf-loss-first-order 比较置信度的使用方式：边缘概率 local-softmax 边缘概率变种 完整标注的情况下的实验也要做一下。 local来确定置信度 crf来训练的曲线如何？ crf来产生置信度 Local来训练的曲线如何？ 别人帮你选要标注的词或句子（异构） vs. 自己选择 == 基于知识库的上下位关系自动抽取 == 韩欣艳 1627405044 计科图灵 从OpenHowNet、同义词词林、Chinese WordNet中抽取上下位关系。 进一步可以考虑翻译英文WordNet、澳门大学商务词典 Shwartz 14,135 16,956 31,091 OpenHowNet:官网上有下载数据文件和项目文件。主要是通过义原的标注，找到描述词的核心词作为它的上位词（或者是较上层的描述词）。另外，可以对比词的相似性等等方法来抽取上位词。 同义词词林：电子版同义词词林中没有上层结构的描述，通过纸质的书，或者查找其他文献看有没有归纳的方法。抽取的时候尽量抽取比较临近的词对。 Chinese WordNet:结构类似于WordNet，看了一下有直接上下位描述，但是用的是英文表述，看一下相关资料有没有中文的表述。 == 基于词典的汉语分词领域移植研究 == 秦友黄涛 深入了解jieba分词的原理，然后重新实现（效率可以暂时不管，代码可读性要好） 用我们手上的新闻语料，重新训练模型 将Jieba用于分词领域移植问题，加入领域内词典和虚拟词频 如果进展快，可以尝试把jieba和机器学习模型融合起来。 == 基于神经网络的汉语分词领域移植研究与实现 == 李嘉诚 基于BiLSTM-CRF 参考：朱运2019中文论文、周厚全的毕业设计论文；了解任务、数据基本一样（还有一个汽车领域数据） = 2019 = == 自然语言句子分析平台实现 == 周明月 (1527403035) * 后台：实现分词（global linear model：黄德朋）、词性标注（global linear model）、依存句法分析（待定） * 前端：javascript ajax【沿用蒋炜在多粒度分词上的代码，python】 *[[文件:1527403035-周明月-自然语言句子分析平台实现.pdf]] *[[文件:1527403035-周明月-自言语言句子分析平台实现.zip]] == 汉语新词发现方法研究 == 李烨秋 (1527405091) 2019.3.29讨论 调研，每个文章写一段话：问题定义、方法、评价数据和评价方法、结果如何 先实现一种基于邻接熵，共现频率，互信息等（可以融合）的新词发现方法 然后实现基于深度学习（word embedding）的方法（我推荐的那篇英文论文的方法） *[[文件:1527405091-李烨秋-汉语新词发现方法研究.docx]] *[[文件:1527405091-李烨秋-汉语新词发现方法研究.pdf]] *[[文件:1527405091-李烨秋-汉语新词发现方法研究.pptx]] *[[文件:1527405091-李烨秋-汉语新词发现方法研究.zip]] == 面向对话文本的浅层语义分析数据 == 杨浩苹 (1527405092) *[[文件:1527405092-杨浩苹-面向对话文本的浅层语义分析数据标注和转化研究.pdf]] *[[文件:1527405092-杨浩苹-面向对话文本的浅层语义分析数据标注和转化研究.pptx]] *[[文件:1527405092-杨浩苹-面向对话文本的浅层语义分析数据标注和转化研究.zip]] == 网络文本错别字纠正数据标注系统 == 沈嘉钰 (1527407031) *[[文件:1527407031-沈嘉钰-网络文本错别字纠正数据标注系统实现.docx]] *[[文件:1527407031-沈嘉钰-网络文本错别字纠正数据标注系统实现.pdf]] *[[文件:1527407031-沈嘉钰-网络文本错别字纠正数据标注系统实现.pptx]] *[[文件:1527407031-沈嘉钰-网络文本错别字纠正数据标注系统实现.zip]] == 网络在线词典数据爬取系统 == 陈婷 (1527405034) Mentor：朱运 * 工作内容（2019.3.8） ** Python有开源的包，爬取网页，尽可能爬所有的词（如何能遍历电子词典中的所有词？） ** 网页正文提取（工具包可以用，自己写正则表达式，根据网页的规则去抽取） ** 归一化：制定一个比较完整的格式，字，词，拼音，词性，词义，例句，解释。 Christiane Fellbaum (1998, ed.) WordNet: An Electronic Lexical Database. Cambridge, MA: MIT Press. （前言） George A. Miller (1995). WordNet: A Lexical Database for English. Communications of the ACM Vol. 38, No. 11: 39-41. *[[文件:1527405034-陈婷-网络在线词典数据爬取系统.docx]] *[[文件:1527405034-陈婷-网络在线词典数据爬取系统.pdf]] *[[文件:1527405034-陈婷-网络在线词典数据爬取系统.pptx]] *[[文件:1527405034-陈婷-网络在线词典数据爬取系统.zip]] == 汉语上下位关系词对抽取研究 == 袁源 (1527405050) Mentor：陆凯华 * 工作内容（2019.3.8） ** 定义：给定一大堆文本（文档），根据一些规则（模板），去抽取上下位词对（Hearst 1992?） ** bootstrapping：给一些种子上下位对，去找pttern，过滤掉差的模板，更多词对 -> 继续循环 1）搞清楚上下位关系的定义 2）参考文献，设计一些Pattern，从wiki数据中自动抽取候选词对，进而人工标注，判定哪些是真正的上下位关系 3）然后根据已有的上下位词对，在wiki数据上跑一遍，扩展pattern集合，人工check，哪些pattern是靠谱的 4）回到步骤2 5) 如果有时间，实现一个简答的基于特征的上下位关系分类方法，把pattern、后缀、共现频率等信息作为特征融合一下，放到一个分类模型（如最大熵）中。 *[[文件:1527405050-袁源 汉语上下位关系词对抽取研究.pdf]] *[[文件:1527405050-袁源 汉语上下位关系词对抽取研究.pptx]] *[[文件:1527405050-袁源-汉语上下位关系词对抽取研究.zip]] == 基于深度学习的汉语分词领域移植 == 周厚全 (08153445) *[[文件:08153445-周厚全-基于深度学习的汉语分词领域移植.docx]] *[[文件:08153445-周厚全-基于深度学习的汉语分词领域移植.pdf]] *[[文件:08153445-周厚全-基于深度学习的汉语分词领域移植.zip]] = 2018 = == 基于内容的图像检索系统的设计与实现 == 张宇 *[[文件:基于内容的图像检索系统的设计与实现.pdf]] == 多粒度分词演示系统 == 蒋炜 *[[文件:多粒度分词演示系统.docx]] == 跨平台跨浏览器数据标注界面设计与实现 == 陆凯华 *[http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/papers/lu_kaihua_graduate_paper.docx 跨平台跨浏览器数据标注界面设计与实现.docx] *[http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/papers/lu_kaihua_graduate_paper.pdf 跨平台跨浏览器数据标注界面设计与实现.pdf] == AMR句子语义图显示与查询系统 == 李丹 *[[文件:AMR句子语义图显示与查询系统.docx]] *[[文件:AMR句子语义图显示与查询系统.pdf]] = 2017 = == 基于深度学习的多粒度分词方法研究 == 江心舟 *[[文件:基于深度学习的多粒度分词方法研究.pdf]] *[[文件:基于深度学习的多粒度分词方法研究-jiangxinzhou.docx]] == 面向小微企业的高可调整性一体化管理系统——Android端研究与实现 == 黄德朋 *[[文件:面向小微企业的高可调整性一体化管理系统——Android端研究与实现.pdf]] = 2016 = == 中文问答系统中问题分类的研究与实现 == 龚晨 *[[文件:中文问答系统中问题分类的研究与实现.pdf]] *[[文件:中文问答系统中问题分类的研究与实现-gongchen.docx]] == 基于深度学习的序列标注问题研究 == 夏庆荣 *[[文件:基于深度学习的序列标注问题研究.pdf]] == 分词标注平台设计与实现 == 王效静 *[http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/papers/wang_xiaojing_graduate_paper.doc 分词标注平台设计与实现.doc] == 依存句法标注平台设计与实现 == 陆芳丽 *[http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/papers/lu_fangli_graduate_paper.doc 依存句法标注平台设计与实现.doc]
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