摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第13-28页 |
1.1 课题来源 | 第14页 |
1.2 研究目的与意义 | 第14-15页 |
1.3 概念、模型与评价指标 | 第15-18页 |
1.3.1 文本复制检测的概念与模型 | 第15-17页 |
1.3.2 评价指标 | 第17-18页 |
1.4 国内外研究进展 | 第18-26页 |
1.4.1 非自然语言文本复制检测 | 第18-21页 |
1.4.2 自然语言文本复制检测 | 第21-26页 |
1.5 本文主要工作 | 第26页 |
1.6 论文结构 | 第26-28页 |
第2章 N-gram与中文信息处理 | 第28-44页 |
2.1 N-gram语言模型 | 第28-34页 |
2.1.1 模型简述 | 第28-30页 |
2.1.2 齐普夫定律 | 第30-32页 |
2.1.3 平滑方法 | 第32-34页 |
2.2 中文自然语言处理简介 | 第34-40页 |
2.2.1 中文处理的特点 | 第34-35页 |
2.2.2 中文分词 | 第35-38页 |
2.2.3 词义描述 | 第38-40页 |
2.3 文本索引 | 第40-43页 |
2.3.1 倒排索引 | 第41-42页 |
2.3.2 后缀数组 | 第42-43页 |
2.4 小结 | 第43-44页 |
第3章 任意长度中文n-gram频率统计方法 | 第44-60页 |
3.1 引言 | 第44-45页 |
3.2 基于汉字的二级索引 | 第45-51页 |
3.2.1 汉字映射及地址编码 | 第45-47页 |
3.2.2 基于2-gram的二级倒排索引 | 第47-51页 |
3.3 N-gram频率统计 | 第51-54页 |
3.3.1 频率统计方案 | 第51-53页 |
3.3.2 统计算法 | 第53-54页 |
3.4 实验与性能分析 | 第54-59页 |
3.4.1 空间效率与实验分析 | 第54-57页 |
3.4.2 时间复杂度分析 | 第57-59页 |
3.5 小结 | 第59-60页 |
第4章 基于Ferret的中文n-gram长度选取 | 第60-76页 |
4.1 引言 | 第60-62页 |
4.2 最佳片段长度 | 第62-66页 |
4.2.1 检测单位的选取 | 第62-63页 |
4.2.2 流程与算法 | 第63-64页 |
4.2.3 实验与分析 | 第64-66页 |
4.3 Ferret算法的改进 | 第66-72页 |
4.3.1 权值计算 | 第67页 |
4.3.2 基于中心距离的重叠度计算方法 | 第67-71页 |
4.3.3 算法实现 | 第71-72页 |
4.4 实验与分析 | 第72-74页 |
4.4.1 参数取值 | 第72-73页 |
4.4.2 N取值与排序结果 | 第73-74页 |
4.5 小结 | 第74-76页 |
第5章 基于同义词替换的复制检测方法 | 第76-87页 |
5.1 引言 | 第76-77页 |
5.2 真实语言环境下的同义词扩展 | 第77-80页 |
5.2.1 bigram同义词扩展 | 第78-79页 |
5.2.2 基于语料库的bigram过滤 | 第79-80页 |
5.3 同义词扩展检测 | 第80-82页 |
5.3.1 扩展目标的选取 | 第81-82页 |
5.3.2 重叠度计算 | 第82页 |
5.4 实验与分析 | 第82-85页 |
5.4.1 实验数据构建 | 第82-83页 |
5.4.2 同义词扩展统计 | 第83-84页 |
5.4.3 性能分析 | 第84-85页 |
5.5 小结 | 第85-87页 |
第6章 基于词性序列与低频片段的文本指纹 | 第87-95页 |
6.1 引言 | 第87-88页 |
6.2 词性序列与文本指纹 | 第88-90页 |
6.2.1 词性标注与词性序列 | 第88-89页 |
6.2.2 基于句子的文本指纹 | 第89-90页 |
6.3 检测算法 | 第90-93页 |
6.3.1 指纹生成流程 | 第90-91页 |
6.3.2 哈希值存储结构 | 第91页 |
6.3.3 算法实现 | 第91-93页 |
6.4 实验与分析 | 第93-94页 |
6.4.1 测试集的构建 | 第93页 |
6.4.2 检测结果 | 第93-94页 |
6.5 小结 | 第94-95页 |
结论 | 第95-97页 |
参考文献 | 第97-106页 |
附录A 攻读学位期间所撰写的学术论文目录 | 第106-107页 |
附录B 攻读学位期间所参与的研究项目 | 第107-108页 |
致谢 | 第108页 |