基于字边界特征的中文抽词模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第13-16页 |
| 1.2.1 中文抽词的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 中文抽词的主要问题 | 第14-15页 |
| 1.2.3 中文抽词的主要算法 | 第15-16页 |
| 1.2.4 中文抽词的模型分析 | 第16页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 统计抽词算法 | 第18-23页 |
| 2.1 基于词频的抽词算法 | 第18-20页 |
| 2.1.1 N-gram 模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 字符串共现 | 第19-20页 |
| 2.2 基于互信息的抽词算法 | 第20-21页 |
| 2.3 基于卡方统计量的抽词算法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基本抽词模型 | 第23-34页 |
| 3.1 抽词算法的基本分析 | 第23-24页 |
| 3.2 基本抽词模型 | 第24-31页 |
| 3.2.1 抽词特征 | 第25-26页 |
| 3.2.2 预处理模块 | 第26页 |
| 3.2.3 构词评价模块 | 第26-28页 |
| 3.2.4 选词模块 | 第28-29页 |
| 3.2.5 过滤模块 | 第29页 |
| 3.2.6 基本抽词模型的设计 | 第29-31页 |
| 3.3 对于基本抽词模型的分析 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 改进型统计抽词模型 | 第34-42页 |
| 4.1 抽词结果的三种标准 | 第34页 |
| 4.2 构词评价模块的改进 | 第34-40页 |
| 4.2.1 构词特征集合 | 第34-36页 |
| 4.2.2 构词评价模块与选词模块的改进 | 第36-37页 |
| 4.2.3 过滤模块的改进 | 第37-39页 |
| 4.2.4 启发式模块的设计 | 第39-40页 |
| 4.3 改进型统计抽词模型 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 改进后的自动抽词模型的实现 | 第42-58页 |
| 5.1 模型实现的设计分析 | 第42-43页 |
| 5.2 字边界特征 | 第43-44页 |
| 5.3 字分布特征 | 第44-47页 |
| 5.4 相关度特征 | 第47-49页 |
| 5.5 基于阀值的选词策略 | 第49-50页 |
| 5.6 字边界过滤算法 | 第50-51页 |
| 5.7 启发式算法 | 第51-52页 |
| 5.8 构词估计模块 | 第52页 |
| 5.9 实验设计描述 | 第52-54页 |
| 5.10 实验结果及其分析 | 第54-57页 |
| 5.11 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 A 攻读学位期间主要成果 | 第64-65页 |
| 附录 B 攻读学位期间所参与的项目 | 第65页 |
