| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 背景与意义 | 第6-7页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第7-8页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第8-10页 |
| 1.4 全文组织结构 | 第10-11页 |
| 2 相关技术概述 | 第11-16页 |
| 2.1 搜索引擎技术 | 第11-12页 |
| 2.1.1 搜索引擎的工作原理 | 第11-12页 |
| 2.2 自然语言处理技术与搜索引擎 | 第12-13页 |
| 2.3 查询纠错技术 | 第13-14页 |
| 2.3.1 中文查询纠错技术 | 第13页 |
| 2.3.2 英文查询纠错技术 | 第13-14页 |
| 2.4 中文分词技术 | 第14-15页 |
| 2.5 Thrift框架 | 第15页 |
| 2.6 Lucene开源搜索引擎工具 | 第15页 |
| 2.7 本章小结 | 第15-16页 |
| 3 统计模型的建立与应用 | 第16-25页 |
| 3.1 候选概率计算 | 第16-19页 |
| 3.1.1 N-gram语言模型 | 第16-17页 |
| 3.1.2 N-gram模型训练 | 第17-19页 |
| 3.2 数据平滑 | 第19-21页 |
| 3.2.1 Add-one Smoothing算法 | 第20页 |
| 3.2.2 Add-k Smoothing算法 | 第20-21页 |
| 3.2.3 不同平滑算法实验对比 | 第21页 |
| 3.3 候选词的确定 | 第21-24页 |
| 3.3.1 隐马尔科夫模型 | 第21-23页 |
| 3.3.2 Viterbi算法的应用 | 第23-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 4 查询纠错方法的设计与分析 | 第25-45页 |
| 4.1 纠错数据获取与处理 | 第25-28页 |
| 4.1.1 日志数据提取 | 第25-26页 |
| 4.1.2 纠错语料处理 | 第26-27页 |
| 4.1.3 查询错误类型 | 第27-28页 |
| 4.2 查询纠错方法总体分析 | 第28-31页 |
| 4.3 查询预处理 | 第31-33页 |
| 4.4 纠错判断阶段 | 第33-34页 |
| 4.5 查询纠错方法详细设计 | 第34-44页 |
| 4.5.1 重写纠错模块 | 第34-35页 |
| 4.5.2 英文纠错模块 | 第35-38页 |
| 4.5.3 拼音纠错模块 | 第38-42页 |
| 4.5.4 编辑距离纠错模块 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 效果分析及系统实现 | 第45-55页 |
| 5.1 纠错效果分析 | 第45-51页 |
| 5.1.1 评价指标 | 第45页 |
| 5.1.2 纠错效果数据展示 | 第45-48页 |
| 5.1.3 纠错类型覆盖效果展示 | 第48-51页 |
| 5.1.4 单独查询纠错效果分析 | 第51页 |
| 5.2 系统设计与实现 | 第51-54页 |
| 5.2.1 语言及环境 | 第51-52页 |
| 5.2.2 系统总体设计 | 第52-53页 |
| 5.2.3 纠错系统前端展示 | 第53-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |