| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言及研究的意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景及现状 | 第11-12页 |
| ·已实现的中文自动分词系统 | 第12-14页 |
| ·几个国内大学研究的分词系统 | 第12-14页 |
| ·Microsoft Research 汉语句法分析器中的自动分词 | 第14页 |
| ·汉语自动分词的困难 | 第14-16页 |
| ·分词规范的难点─分词单位的确认 | 第15页 |
| ·分词算法中的困难 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 中文自动分词方法 | 第18-29页 |
| ·机械分词方法 | 第18-24页 |
| ·机械分词方法的分类 | 第18-19页 |
| ·基本的机械分词方法 | 第19-21页 |
| ·其它的机械分词方法 | 第21-24页 |
| ·理解性分词方法 | 第24-25页 |
| ·专家系统方法 | 第24页 |
| ·神经元网络方法 | 第24-25页 |
| ·自动分词模型 | 第25-28页 |
| ·自动分词系统的理论模型 | 第25-27页 |
| ·自动分词系统的评价准则 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 歧义字段计算机自动识别技术的研究 | 第29-37页 |
| ·歧义字段的基本概念 | 第29-31页 |
| ·歧义字段的形成原因 | 第31-32页 |
| ·中文文本书写格式 | 第31页 |
| ·汉语语素的构词能力 | 第31-32页 |
| ·汉语词的同形词问题 | 第32页 |
| ·汉语词类的多功能性 | 第32页 |
| ·地名的大量存在增加了歧义字段的数量 | 第32页 |
| ·计算机自动识别歧义字段的方法 | 第32-36页 |
| ·识别交集型歧义字段的方法 | 第32-34页 |
| ·识别组合型歧义字段的方法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 命名实体计算机自动识别技术的研究 | 第37-55页 |
| ·中文姓名的计算机自动识别技术 | 第37-43页 |
| ·中文姓名的特点 | 第37-41页 |
| ·计算机自动识别中文姓名的方法 | 第41-43页 |
| ·中文地名的计算机自动识别技术 | 第43-49页 |
| ·中文地名资源 | 第43-44页 |
| ·地名资源知识库的构造 | 第44-46页 |
| ·地名识别规则库的构造 | 第46-47页 |
| ·计算机对地名识别的基本推理机制 | 第47-49页 |
| ·中文机构名称的计算机自动识别技术 | 第49-54页 |
| ·机构名称的语法性质 | 第49-50页 |
| ·机构名称的语义特性 | 第50-51页 |
| ·机构名称的组织规律 | 第51-52页 |
| ·机构名称的识别规则 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 中文自动分词词典机制的研究 | 第55-74页 |
| ·三种基本的查询方式 | 第55-56页 |
| ·典型的中文自动分词词典机制 | 第56-61页 |
| ·基于整词二分的分词词典机制 | 第56-57页 |
| ·基于TRIE 索引树的分词词典机制 | 第57-59页 |
| ·基于逐字二分的分词词典机制 | 第59-61页 |
| ·三种典型分词词典机制的比较 | 第61页 |
| ·基于PATRICIA Tree 的中文自动分词词典机制 | 第61-73页 |
| ·基于PATRICIA Tree 的中文自动分词词典机制 | 第61-64页 |
| ·PATRICIA Tree 的性质 | 第64-65页 |
| ·首字哈希-PATRICIA Tree 机制 | 第65-67页 |
| ·首字哈希-词尾PATRICIA Tree 机制 | 第67-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 作者简介 | 第82页 |
