| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 频繁模式的发现过程 | 第13页 |
| 1.3.2 频繁模式的再处理 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容和组织 | 第14-16页 |
| 第2章 模式语境分析概述 | 第16-27页 |
| 2.1 语义模式注解（SPA）的自动生成 | 第16-20页 |
| 2.1.1 概述 | 第16-18页 |
| 2.1.2 数据预处理 | 第18页 |
| 2.1.3 强度权重度量 | 第18-20页 |
| 2.1.4 语境建模和语义注解生成 | 第20页 |
| 2.2 语境建模相关算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 微聚类（Microclustering） | 第20-22页 |
| 2.2.2 互信息（Mutual Information） | 第22-23页 |
| 2.3 文档空间与动态检索理论 | 第23-26页 |
| 2.3.1 向量空间模型（Vector Space Model） | 第24-25页 |
| 2.3.2 条目描述值（Term/Document Discrimination Value） | 第25-26页 |
| 2.4 SPA 方法总结 | 第26-27页 |
| 第3章 SPA 方法的局限性 | 第27-33页 |
| 3.1 不完整的序关系 | 第27页 |
| 3.2 单一模式语境分析的局限性 | 第27-30页 |
| 3.2.1 多个模式的语境分析 | 第28-29页 |
| 3.2.2 非频繁模式的语境分析 | 第29页 |
| 3.2.3 单一模式的语境分析 | 第29-30页 |
| 3.3 文本语义分析的挑战 | 第30-31页 |
| 3.3.1 广义的一词多义现象 | 第30-31页 |
| 3.3.2 狭义的一词多义现象 | 第31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 基于频繁模式的多模式语境 | 第33-44页 |
| 4.1 多模式语境分析（mPCA）形式化定义 | 第33-34页 |
| 4.2 多模式组合的语境建模 | 第34-42页 |
| 4.2.1 单一模式语境 | 第34-36页 |
| 4.2.2 均值语境（Average Context） | 第36-37页 |
| 4.2.3 最值语境（Maximum Context） | 第37-38页 |
| 4.2.4 模式语境特征 | 第38-40页 |
| 4.2.5 熵值语境（Entropy Context） | 第40-41页 |
| 4.2.6 选值语境（Partial Context） | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 文本语境分析方法 | 第44-48页 |
| 5.1 文本语境分析方法概述 | 第44页 |
| 5.2 文本语境描述的构造 | 第44-46页 |
| 5.2.1 基于事务集 | 第44-45页 |
| 5.2.2 基于先验知识 | 第45页 |
| 5.2.3 基于聚类 | 第45-46页 |
| 5.3 文本语境分析 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 基于频繁模式的文本语义分析与评价 | 第48-57页 |
| 6.1 实验设计 | 第48-51页 |
| 6.1.1 实验过程设计 | 第48-50页 |
| 6.1.2 实验数据集说明 | 第50-51页 |
| 6.1.3 评价标准 | 第51页 |
| 6.2 实验结果讨论 | 第51-57页 |
| 6.2.1 多模式语境分析对照实验 | 第51-53页 |
| 6.2.2 mPCA 方法性质分析 | 第53-56页 |
| 6.2.3 单一模式语境分析和讨论 | 第56-57页 |
| 第7章 结束语 | 第57-59页 |
| 7.1 工作总结 | 第57页 |
| 7.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
