基于统计面向领域的分词研究以及在产品设计中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·产品设计概述 | 第7页 |
| ·自然语言理解概述 | 第7-9页 |
| ·什么是自然语言理解 | 第8页 |
| ·自然语言的层次模型 | 第8-9页 |
| ·分词研究概述 | 第9-10页 |
| ·中文分词的特点 | 第9-10页 |
| ·分词研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·现有的分词技术 | 第10-13页 |
| ·机械分词方法 | 第11-12页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第12-13页 |
| ·基于规则的分词方法 | 第13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 语料库和概念从属理论 | 第15-25页 |
| ·语料库 | 第15-17页 |
| ·语料库的概述 | 第15-16页 |
| ·语料库语言学 | 第16-17页 |
| ·基于统计的语料库分析方法 | 第17-21页 |
| ·语料库索引 | 第17-18页 |
| ·语料库的计算搭配词方法 | 第18-21页 |
| ·概念从属理论 | 第21-23页 |
| ·概念从属理论 | 第21-22页 |
| ·用概念从属理论进行语义分析的优缺点 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 概念从属知识表示和统计模型分析 | 第25-37页 |
| ·知识表示 | 第25-26页 |
| ·知识的概念 | 第25页 |
| ·知识表示 | 第25-26页 |
| ·概念从属知识表示方法 | 第26-29页 |
| ·概念从属树 | 第26-27页 |
| ·概念从属树的建立 | 第27-28页 |
| ·概念从属树在知识表示中的应用 | 第28-29页 |
| ·分词模型提出 | 第29-36页 |
| ·中文分词面临的困难 | 第29-30页 |
| ·各类分词方法的优缺点 | 第30-32页 |
| ·分词模型的构建 | 第32-34页 |
| ·分词模型的模块分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 分词模型设计和实现 | 第37-47页 |
| ·分词模型综述 | 第37页 |
| ·分词模型实现 | 第37-45页 |
| ·语料库统计类结构及其流程设计 | 第37-40页 |
| ·概念从属知识表示模型实现 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 基于统计的分词模型在智能仪器设计中的应用 | 第47-53页 |
| ·智能仪器设计领域自然语言理解 | 第47-48页 |
| ·领域自然语言理解中分词模型的建立 | 第48-49页 |
| ·基于统计面向领域的分词产品设计中的应用 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 结束语 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
