基于主特征空间相似度计算的新词挖掘研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-15页 |
| ·新词的定义与分类 | 第9页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·本课题研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关技术发展现状 | 第11-13页 |
| ·基于规则的新词挖掘方法 | 第11-12页 |
| ·基于统计的新词挖掘方法 | 第12-13页 |
| ·基于规则和统计相结合的新词挖掘方法 | 第13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2. 基于主特征空间相似度计算新词候选挖掘研究 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·主成分分析的基本原理 | 第15-19页 |
| ·主成分分析的思想 | 第15-16页 |
| ·主成分分析的数学模型 | 第16-17页 |
| ·主成分分析的几何解释 | 第17-19页 |
| ·基于主特征空间相似度计算的候选新词挖掘算法 | 第19-25页 |
| ·设计思想 | 第19-20页 |
| ·算法流程 | 第20-23页 |
| ·程序流程 | 第23页 |
| ·参数设置 | 第23-25页 |
| 3. 基于新词特性的候选新词过滤方案研究 | 第25-32页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·热度和突发度过滤策略 | 第26-28页 |
| ·接受度过滤策略 | 第28-32页 |
| ·信息熵 | 第28-29页 |
| ·接受度在新词过滤上的应用 | 第29-32页 |
| 4. 新词挖掘模块在输入法中的应用 | 第32-44页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·Hadoop 平台 | 第32-35页 |
| ·平台简介 | 第32-33页 |
| ·Hadoop Streaming 简介 | 第33-34页 |
| ·Hadoop Streaming 简单使用 | 第34-35页 |
| ·候选词抽取模块 | 第35-37页 |
| ·输入语料 | 第35-36页 |
| ·处理过程 | 第36-37页 |
| ·输出结果 | 第37页 |
| ·候选词过滤模块 | 第37-44页 |
| ·热度突发度过滤方案 | 第38-39页 |
| ·接受度过滤方案 | 第39-42页 |
| ·其它过滤方案 | 第42页 |
| ·过滤模块设计 | 第42-44页 |
| 5. 实验结果和性能分析 | 第44-46页 |
| ·实验评估指标 | 第44页 |
| ·结果分析 | 第44-45页 |
| ·性能分析 | 第45-46页 |
| 6. 总结及展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介 | 第53-55页 |
