基于历时语料的汉语词汇变化自动发现及分析研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 本文研究工作 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织框架 | 第13-14页 |
| 2 相关研究 | 第14-21页 |
| 2.1 词汇变化的定义 | 第14-15页 |
| 2.2 词频变化的研究 | 第15-16页 |
| 2.3 词义变化的研究 | 第16-20页 |
| 2.3.1 基于概率模型的词义变化研究 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于分布相似度模型的词义变化研究 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于神经语言模型的词义变化研究 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 词频变化研究 | 第21-33页 |
| 3.1 历时语料 | 第21-22页 |
| 3.2 词语稳定性度量方法 | 第22-23页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第23-27页 |
| 3.4 基于词语稳定性的词表更新 | 第27-32页 |
| 3.4.1 汉语水平考试(HSK)大纲简述及更新 | 第27-29页 |
| 3.4.2 《同义词词林(扩展版)》简述及更新 | 第29-32页 |
| 3.5 总结 | 第32-33页 |
| 4 基于词向量的词义变化研究 | 第33-58页 |
| 4.1 词义变化概述 | 第33-34页 |
| 4.1.1 词义扩大 | 第33-34页 |
| 4.1.2 词义缩小 | 第34页 |
| 4.1.3 词义转移 | 第34页 |
| 4.2 词义变化的识别方法 | 第34-40页 |
| 4.2.1 词向量概述 | 第35页 |
| 4.2.2 skip-gram模型 | 第35-38页 |
| 4.2.3 基于传统词向量的方法 | 第38-39页 |
| 4.2.4 基于历时词向量的方法 | 第39-40页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第40-52页 |
| 4.3.1 实验数据及预处理 | 第40页 |
| 4.3.2 基于传统词向量方法的实验结果及分析 | 第40-44页 |
| 4.3.3 基于历时词向量方法的实验结果及分析 | 第44-52页 |
| 4.4 基于历时词向量的隐喻研究 | 第52-56页 |
| 4.4.1 隐喻概述 | 第52-53页 |
| 4.4.2 基于历时词向量的隐喻研究方法 | 第53-54页 |
| 4.4.3 实验数据及预处理 | 第54-55页 |
| 4.4.4 实验结果及分析 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 个人履历、在校期间发表的学术论文及参与项目 | 第64-65页 |
| 个人履历 | 第64页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第64页 |
| 参与项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
