| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 词组定义 | 第11-12页 |
| 1.2.2 词组研究内容 | 第12页 |
| 1.2.3 词组研究方法概述 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容和论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于概率分析的词组识别研究 | 第16-22页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基于互信息的词组识别方法 | 第16-17页 |
| 2.3 基于Φ~2统计法的词组识别方法 | 第17-18页 |
| 2.4 基于结合度的词组识别方法 | 第18页 |
| 2.5 存在的难点 | 第18-20页 |
| 2.5.1 语料库 | 第18-19页 |
| 2.5.2 数据稀疏问题 | 第19-20页 |
| 2.5.3 词组边界确定 | 第20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于规则约束的词组识别研究 | 第22-26页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 基于词典与规则约束的词组识别研究 | 第22-24页 |
| 3.2.1 基于词典的词组识别研究 | 第22页 |
| 3.2.2 基于规则约束的词组识别研究 | 第22-23页 |
| 3.2.3 词典与规则约束结合的词组识别研究 | 第23-24页 |
| 3.3 存在的难点 | 第24-25页 |
| 3.3.1 词典建设与其参数的确定 | 第24页 |
| 3.3.2 规则特征的抽取 | 第24-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于概率分析与规则约束的词组识别研究 | 第26-32页 |
| 4.1 关键技术分析 | 第26-29页 |
| 4.1.1 语料库 | 第26-27页 |
| 4.1.2 结合度计算 | 第27页 |
| 4.1.3 数据稀疏问题的解决 | 第27-28页 |
| 4.1.4 规则约束 | 第28页 |
| 4.1.5 测试集收集 | 第28页 |
| 4.1.6 评价指标 | 第28-29页 |
| 4.2 基于概率分析与规则约束的词组识别研究 | 第29-30页 |
| 4.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第五章 改进算法的实验性能分析——以英语动词短语为例 | 第32-72页 |
| 5.1 实验总框架 | 第32-35页 |
| 5.1.1 实验思路分析 | 第32页 |
| 5.1.2 实验总框架 | 第32-35页 |
| 5.2 关键技术分析 | 第35-44页 |
| 5.2.1 语料库的选取处理及其参数的训练 | 第35-40页 |
| 5.2.2 测试集的收集 | 第40-41页 |
| 5.2.3 结合度的比较 | 第41-42页 |
| 5.2.4 英语短语词典参数的确定 | 第42-43页 |
| 5.2.5 数据稀疏的解决 | 第43-44页 |
| 5.3 二元非嵌套动词短语自动识别的实现 | 第44-59页 |
| 5.3.1 实现的步骤 | 第44页 |
| 5.3.2 结果与分析 | 第44-59页 |
| 5.4 二元嵌套动词短语自动识别的实现 | 第59-68页 |
| 5.4.1 实现的步骤 | 第59-60页 |
| 5.4.2 结果与分析 | 第60-68页 |
| 5.5 三元动词短语自动识别的实现 | 第68-70页 |
| 5.5.1 实现的步骤 | 第68-69页 |
| 5.5.2 结果与分析 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 结束语 | 第72-74页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第72页 |
| 6.2 展望进一步的工作 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第80-82页 |
| 附录B 程序核心代码清单 | 第82-112页 |