| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 英文文本校对的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 中文社会媒体文本校对的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 中文错别字校对的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 中文谐音词语校对的研究现状 | 第15页 |
| 1.3.3 中文社会媒体文本校对研究存在的主要问题 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的组织安排 | 第17-19页 |
| 第2章 社会媒体文本错误词语分析 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 社会媒体文本特点 | 第19-20页 |
| 2.3 实验语料库 | 第20-22页 |
| 2.4 社会媒体文本中的错别字 | 第22-26页 |
| 2.4.1 音近错别字 | 第23-24页 |
| 2.4.2 形近错别字 | 第24-25页 |
| 2.4.3 谐音词 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于N-gram的汉语社会媒体文本校对 | 第27-46页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 基于N-gram的汉语文本校对总体框架 | 第28-29页 |
| 3.3 错别字正字候选构造 | 第29-34页 |
| 3.3.1 基于音素的错别字候选构建 | 第31-33页 |
| 3.3.2 基于形近字表的错别字候选构建 | 第33-34页 |
| 3.4 谐音校对候选构造 | 第34-35页 |
| 3.5 语言解码 | 第35-38页 |
| 3.5.1 n-gram语言模型 | 第35-36页 |
| 3.5.2 错别字/谐音词语解码 | 第36-38页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第38-45页 |
| 3.6.1 实验数据和评价指标 | 第38-39页 |
| 3.6.2 语言模型训练工具 | 第39-40页 |
| 3.6.3 错别字正字候选构造对校对性能的影响 | 第40-41页 |
| 3.6.4 基于N-gram的错别字校对实验结果 | 第41-43页 |
| 3.6.5 谐音词语还原实验结果 | 第43-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于语义相似度的汉语文本校对 | 第46-64页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 基于语义相似度的文本校对任务描述 | 第47-48页 |
| 4.3 校对的词向量模型 | 第48-50页 |
| 4.3.1 词向量模型 | 第48-49页 |
| 4.3.2 候选的词向量表示 | 第49页 |
| 4.3.3 校对上下文的词向量表示 | 第49-50页 |
| 4.4 校对语义相似度计算 | 第50-52页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第52-63页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第52页 |
| 4.5.2 系统参数 | 第52-56页 |
| 4.5.3 不同语义相似度计算方法对错别字校对性能的影响 | 第56-57页 |
| 4.5.4 不同词向量模型对错别字校对性能的影响 | 第57-61页 |
| 4.5.5 谐音词语校对实验 | 第61-62页 |
| 4.5.6 基于n-gram与基于语义相似度的文本校对方法对比 | 第62-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第73页 |
