基于语义计算的法律支持系统的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3.1 语义计算的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3.2 自然语言处理的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.3 计算机在法律领域的应用现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第11页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 中文词法分析 | 第12-21页 |
| 2.1 概述 | 第12页 |
| 2.2 常用分词方法 | 第12-13页 |
| 2.3 ICTCLAS 分词系统 | 第13-20页 |
| 2.3.1 系统概述 | 第13-14页 |
| 2.3.2 算法简介 | 第14-19页 |
| 2.3.3 测试结果 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 语义相似度 | 第21-30页 |
| 3.1 概述 | 第21页 |
| 3.2 常用计算方法 | 第21-22页 |
| 3.3 基于 Hownet 的语义相似度计算 | 第22-29页 |
| 3.3.1 Hownet 简介 | 第22-25页 |
| 3.3.2 相似度计算方法 | 第25-28页 |
| 3.3.3 方法的改进 | 第28-29页 |
| 3.3.4 测试结果 | 第29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 系统设计 | 第30-41页 |
| 4.1 概述 | 第30页 |
| 4.2 系统的初步设计 | 第30-33页 |
| 4.2.1 初步设计思路 | 第30-32页 |
| 4.2.2 法律词典的构建 | 第32-33页 |
| 4.3 改进的设计方案 | 第33-40页 |
| 4.3.1 原方案中的问题 | 第33-34页 |
| 4.3.2 原方案的改进 | 第34-35页 |
| 4.3.3 违法行为的抽取 | 第35-36页 |
| 4.3.4 最终设计方案 | 第36-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 系统实现 | 第41-47页 |
| 5.1 开发平台和工具 | 第41页 |
| 5.2 系统结构 | 第41-42页 |
| 5.3 运行结果及分析 | 第42-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 总结 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
