| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 前言 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-12页 |
| ·论文研究内容及贡献 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第2章 中文未登录词语相关基础 | 第14-24页 |
| ·中文分词 | 第14-15页 |
| ·中文分词困难点 | 第15-17页 |
| ·中文未登录词语的构成方式 | 第17-21页 |
| ·中文未登录词语新的构成特点 | 第21-22页 |
| ·中文未登录词语POS猜测困难点 | 第22-24页 |
| 第3章 中文未登录词语POS猜测相关技术 | 第24-35页 |
| ·机器学习方法 | 第24-29页 |
| ·CRF模型 | 第24页 |
| ·内部特征分析 | 第24-25页 |
| ·特征模型选择 | 第25-26页 |
| ·POS猜测模型 | 第26页 |
| ·实验验证与分析 | 第26-29页 |
| ·基于上下文的POS猜测模型 | 第29-31页 |
| ·实现原理 | 第29-30页 |
| ·实验验证与分析 | 第30-31页 |
| ·基于字符位置的POS猜测模型 | 第31-33页 |
| ·实现原理 | 第31-33页 |
| ·实验验证与分析 | 第33页 |
| ·三种方法比较分析 | 第33-34页 |
| ·本章小节 | 第34-35页 |
| 第4章 基于组合方法的中文未登录词语POS猜测方法 | 第35-45页 |
| ·三种单一模型优缺点分析 | 第35-36页 |
| ·POS可信度评测 | 第36-37页 |
| ·阈值计算 | 第37-41页 |
| ·向量模型 | 第37-39页 |
| ·确定阈值 | 第39-40页 |
| ·测试及分析 | 第40-41页 |
| ·组合算法 | 第41-44页 |
| ·本章小节 | 第44-45页 |
| 第5章 实验验证与分析 | 第45-49页 |
| ·实验数据准备 | 第45页 |
| ·实验环境搭建 | 第45页 |
| ·实验方法 | 第45-46页 |
| ·组合方法实验结果 | 第46-47页 |
| ·算法比较分析 | 第47-48页 |
| ·本章小节 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·论文总结 | 第49-50页 |
| ·今后工作和改进 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 | 第55-61页 |
| A1.攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55页 |
| A2.论文算法主要代码 | 第55-61页 |