| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 研究成果 | 第12-13页 |
| 1.5 本文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关研究 | 第14-26页 |
| 2.1 研究背景 | 第14-17页 |
| 2.1.1 建国后的汉字简化 | 第14-16页 |
| 2.1.2 汉字简化所引起的问题 | 第16-17页 |
| 2.2 简繁转换问题 | 第17-21页 |
| 2.2.1 一对多简繁关系 | 第17-19页 |
| 2.2.2 两岸术语词的差异 | 第19-21页 |
| 2.3 相关研究 | 第21-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 简繁转换流程及模型 | 第26-41页 |
| 3.1 简繁汉字转换流程 | 第26-27页 |
| 3.2 简繁汉字转换模型 | 第27-32页 |
| 3.2.1 一对多简繁分类组合模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 文本分词算法 | 第29-31页 |
| 3.2.3 文本分类算法 | 第31-32页 |
| 3.3 分类模型 | 第32-40页 |
| 3.3.1 SVM分类模型 | 第32-36页 |
| 3.3.2 最大熵分类模型 | 第36-39页 |
| 3.3.3Bayes分类模型 | 第39-40页 |
| 3.3.4 tf-idf | 第40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 特征选择算法 | 第41-47页 |
| 4.1 信息增益法(Information Gain) | 第41-42页 |
| 4.2 期望交叉熵（Expected Cross Entropy） | 第42页 |
| 4.3 互信息（Mutual Information） | 第42-43页 |
| 4.4 χ~2检验法 | 第43-45页 |
| 4.5 文本证据权(The Weight of Evidence for Text) | 第45-46页 |
| 4.6 ADMMR优势值 (Absolute Difference of Max-Min Ratios) | 第46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 数据准备 | 第47-52页 |
| 5.1 机器学习平行语料抽取 | 第47-50页 |
| 5.1.1 维基百科简介 | 第47-49页 |
| 5.1.2 Http Client与Html Parser | 第49页 |
| 5.1.3 字词上下文抽取 | 第49-50页 |
| 5.2 简繁词库数据抽取 | 第50-51页 |
| 5.2.1 MDict及《台灣國語辭典》介绍 | 第50-51页 |
| 5.2.2 词典数据提取 | 第51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 实验结果 | 第52-61页 |
| 6.1 ADMMR特征选择实验 | 第52-54页 |
| 6.2 最大熵模型之tf-idf | 第54-55页 |
| 6.3 SVM、Max Ent以及Bayes组合模型 | 第55-58页 |
| 6.4 规则加组合统计模型实验 | 第58-60页 |
| 6.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第65-67页 |
