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中文术语抽取若干问题研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-31页
   ·概述第11-16页
     ·术语简介第11-14页
     ·术语的特性第14-15页
     ·术语的分类第15-16页
   ·自动术语抽取技术的研究背景和意义第16-19页
     ·术语抽取的研究背景第16-17页
     ·术语抽取的研究意义第17-19页
   ·国内外研究现状及分析第19-26页
     ·国外技术研究现状第19-24页
     ·国内研究现状第24-26页
     ·术语抽取方法优缺点对比第26页
   ·论文的主要研究内容第26-31页
     ·论文的研究动机第26-27页
     ·论文的主要贡献及创新点第27-29页
     ·论文的组织结构第29-31页
2 面向计算机领域的语言规则获取第31-45页
   ·问题描述第31页
   ·相关工作第31-32页
   ·问题分析第32页
   ·专业术语库第32-34页
     ·术语库的功能第33页
     ·术语库的分类第33页
     ·本文使用的术语库第33-34页
   ·计算机领域术语的长度特征第34-37页
     ·术语形成的经济律第34-35页
     ·计算机领域术语的长度分布特征第35-37页
   ·计算机领域术语结构的词法规则第37-44页
     ·单词型术语的词法特征第37-39页
     ·二词、三词术语的词法特征第39-40页
     ·四词、五词、六词术语的词法特征第40-44页
   ·本章小结第44-45页
3 基于模糊聚类算法的单词型术语识别方法第45-61页
   ·问题描述第45页
   ·相关工作第45-47页
   ·问题分析第47-48页
   ·模糊理论第48-50页
     ·经典集合和模糊集合第48-49页
     ·λ水平截集第49-50页
   ·模糊聚类第50-56页
     ·样本数据集的C划分第50-51页
     ·相似度度量第51-53页
     ·目标准则函数第53-54页
     ·硬c均值聚类算法第54-55页
     ·模糊C均值聚类算法第55-56页
   ·基于FCM聚类算法的单词型术语识别方法第56-60页
     ·初始类中心的选择第56-58页
     ·向量表示第58-59页
     ·距离计算第59-60页
   ·本章小结第60-61页
4 基于多策略融合的词组型术语抽取方法第61-83页
   ·引言第61-62页
   ·子串归并第62-68页
     ·问题描述第62页
     ·相关工作第62-64页
     ·问题分析第64-65页
     ·相关概念及定义描述第65页
     ·公共破碎子串及其特征第65-66页
     ·独立性统计第66-67页
     ·子串归并算法第67-68页
   ·搭配检验第68-74页
     ·问题描述第68页
     ·相关工作第68-71页
     ·问题分析第71-72页
     ·词语活跃度第72-73页
     ·搭配检验准则第73-74页
   ·领域相关度计算第74-80页
     ·问题描述第74-75页
     ·相关工作第75-76页
     ·问题分析第76页
     ·术语的局部分布特征第76-78页
     ·术语分布变化度量第78-80页
     ·领域相关度计算第80页
   ·本章小结第80-83页
5 系统框架及实验数据分析第83-93页
   ·系统框架第83-84页
   ·测试语料第84页
   ·评估标准第84页
   ·单词型术语识别第84-86页
     ·算法流程及参数设置第84-85页
     ·实验结果第85-86页
     ·实验数据分析第86页
   ·词组型术语抽取第86-92页
     ·总体框架第86-87页
     ·候选术语集第87页
     ·子串归并结果及数据分析第87-88页
     ·短语过滤结果及数据分析第88-90页
     ·领域相关度计算结果及数据分析第90页
     ·对比试验第90-92页
   ·本章小结第92-93页
6 总结与展望第93-97页
   ·全文总结第93-94页
   ·未来的工作方向第94-97页
致谢第97-99页
参考文献第99-111页
附录1:Top 50双词术语词法规则第111-113页
附录2:Top 185三词术语词法规则第113-115页
附录3第115页

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