| 西北师范大学研究生学位论文作者信息 | 第5-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 同义词及同义词抽取 | 第13页 |
| 1.2.1 同义词的定义 | 第13页 |
| 1.2.2 同义词抽取的意义 | 第13页 |
| 1.3 同义词抽取技术研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 国外相关研究及现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1.1 从互联网中抽取同义词 | 第13-14页 |
| 1.3.1.2 从单一词典中抽取同义词 | 第14-15页 |
| 1.3.1.3 从大规模语料库中抽取同义词 | 第15页 |
| 1.3.2 国内相关研究及现状 | 第15-18页 |
| 1.4 常用同义词抽取方法 | 第18-19页 |
| 1.4.1 模板匹配方法 | 第18页 |
| 1.4.2 分布相似方法 | 第18-19页 |
| 1.5 同义词抽取方法的评价标准及评价指标 | 第19-22页 |
| 1.5.1 同义词抽取方法的评价标准 | 第19-21页 |
| 1.5.2 同义词抽取方法的评价指标 | 第21-22页 |
| 1.5.2.1 微平均指标 | 第21-22页 |
| 1.5.2.2 宏平均指标 | 第22页 |
| 1.6 语料库语言学 | 第22-23页 |
| 1.7 研究内容及论文结构 | 第23-26页 |
| 1.7.1 研究内容 | 第23-24页 |
| 1.7.2 算法效率 | 第24页 |
| 1.7.3 论文结构 | 第24-26页 |
| 2 字面相似与 PageRank 融合计算词汇相似度 | 第26-35页 |
| 2.1 字面相似度 | 第26-28页 |
| 2.1.1 字面相似度原理 | 第26-27页 |
| 2.1.2 改进的字面相似度计算 | 第27页 |
| 2.1.3 实验结果与分析 | 第27-28页 |
| 2.2 PageRank 链接方法 | 第28-32页 |
| 2.2.1 PageRank 理论简介 | 第29页 |
| 2.2.2 PageRank 链接方法 | 第29-31页 |
| 2.2.3 实验结果与分析 | 第31-32页 |
| 2.3 融合方法计算词汇相似度 | 第32-35页 |
| 2.3.1 融合方法的思想 | 第32-33页 |
| 2.3.2 实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 3 PMI 与 LSA 结合方法计算词汇相似度 | 第35-44页 |
| 3.1 点互信息 | 第35-39页 |
| 3.1.1 互信息基本理论 | 第35-37页 |
| 3.1.2 点互信息原理 | 第37页 |
| 3.1.3 点互信息 PMI 的计算 | 第37-38页 |
| 3.1.4 基于词汇点互信息向量的相似度计算 | 第38页 |
| 3.1.5 实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.2 潜在语义分析 | 第39-41页 |
| 3.2.1 潜在语义分析理论 | 第39-40页 |
| 3.2.2 词-文档矩阵构建 | 第40页 |
| 3.2.3 基于潜在语义分析的词汇相似度计算 | 第40-41页 |
| 3.2.4 实验结果与分析 | 第41页 |
| 3.3 PMI 与 LSA 结合的词汇相似度计算的基本思想 | 第41-42页 |
| 3.4 PMI 与 LSA 结合的词汇相似度计算算法描述 | 第42页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第42-44页 |
| 4 总结与展望 | 第44-45页 |
| 本文总结 | 第44页 |
| 下一步工作的展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
