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基于场景化知识表示的自然语言处理及其在自动文本校对中的应用

第1章 绪论第1-26页
   ·概论第12-13页
   ·自然语言处理研究现状第13-16页
     ·自然语言处理研究的目的和应用第13-14页
     ·自然语言处理研究的层面第14-15页
     ·自然语言处理研究的几个趋势第15-16页
   ·语义研究现状第16-21页
     ·词汇层面的语义研究第17-18页
     ·句内层面的语义研究第18-21页
   ·自然语言处理中的知识表示第21-23页
   ·本文的主要工作第23-24页
   ·本文的结构第24-26页
第2章 场景化知识表示第26-54页
   ·概述第26-27页
   ·知识的描述过程分析第27-29页
   ·语言多样性产生因素分析第29-30页
   ·知识的场景化的结果表达:场景化知识表示第30-46页
     ·关于场景化分析结果表示的设想第31-33页
     ·组成识别的结果表示第33-34页
     ·特征识别结果的表达第34-41页
     ·场景模板与场景识别结果表示第41-44页
     ·场景化知识表示第44-46页
   ·场景化知识表示的推理第46-49页
     ·继承推理第46-48页
     ·例证推理第48页
     ·否定推理第48-49页
   ·场景知识表示转换为一阶谓词逻辑第49-50页
   ·小结第50-54页
第3章 场景化知识表示与自然语言生成第54-85页
   ·语言表达的总体过程分析第54-61页
     ·表达知识对象的几种主要方式第54-57页
     ·语言表达的总体过程分析第57-60页
     ·使用语言转换模板进行转换的方法第60-61页
   ·汉语语言转换模板第61-83页
     ·生成汉语句型的语言转换模板第61-73页
     ·汉短语结构分析第73-83页
   ·词汇化第83-84页
   ·小结第84-85页
第4章 场景化知识表示与自然语言理解第85-111页
   ·使用语言转换模板的自然语言语句分析第85-88页
     ·基于语言转换模板的反向转换第85-87页
     ·反词汇化第87-88页
   ·Chart句法分析算法的优化第88-101页
     ·Chart句法分析算法简介第88-92页
     ·基于预测类型的Chart算法第92-94页
     ·禁入区算法第94-101页
   ·短语结构转换为场景知识结构的方法第101-103页
   ·语义辅助的句法分析第103-109页
     ·概述第103-104页
     ·短语的可理解性第104-107页
     ·基于场景化知识表示的短语可理解性判断第107-109页
   ·小结第109-111页
第5章 基于自组织映射的自动词汇分类第111-126页
   ·概述第111页
   ·SOM简介第111-114页
   ·扩散型自组织映射(DSOM)第114-118页
     ·新增的基本概念第114-117页
     ·DSOM的学习算法第117-118页
   ·基于SOM的词类簇合第118-125页
     ·词类SOM映射现有方法简介第118-119页
     ·基于短语上下文的词类映射第119-125页
   ·小结第125-126页
第6章 基于场景化知识表示的特殊问题校对系统第126-140页
   ·系统的目标第126页
   ·系统的总体流程第126-127页
   ·特殊问题判断原理第127-132页
     ·语义表达问题判断第128-131页
     ·引号表达问题判断第131-132页
   ·文字校对中的拼写错误判断原理第132-136页
     ·相似字符串搜索第132-135页
     ·相似字符串编辑距离的动态编程算法第135-136页
   ·系统模块第136-137页
   ·系统功能第137-139页
   ·小结第139-140页
第7章 总结和展望第140-144页
   ·本文的主要贡献第140-142页
   ·后续的研究工作第142-144页
致谢第144-146页
参考文献第146-154页
作者在攻读博士学位其间的主要成果第154-155页

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