摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-14页 |
1.1 问题的提出 | 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 研究问题 | 第11-12页 |
1.2.1 研究目标 | 第11页 |
1.2.2 拟解决的关键问题 | 第11-12页 |
1.2.3 研究内容 | 第12页 |
1.3 论文组织结构 | 第12-14页 |
第二章 可读性研究起源与发展 | 第14-18页 |
2.1 国外语料可读性研究基础 | 第14页 |
2.2 汉语阅读材料可读性研究现状 | 第14-15页 |
2.3 第一语言和第二语言学习的差异 | 第15-16页 |
2.4 对外汉语阅读材料可读性研究现状 | 第16页 |
2.5 本章小结 | 第16-18页 |
第三章 评估与汉语本体研究 | 第18-25页 |
3.1 评估相关定义 | 第18-19页 |
3.2 对外汉语阅读材料可读性评估标准 | 第19页 |
3.3 对外汉语阅读材料文本特征的甄选 | 第19-24页 |
3.3.1 文本特征介绍 | 第21-22页 |
3.3.2 文本特征选择原因 | 第22-24页 |
3.4 本章小结 | 第24-25页 |
第四章 基于特征结合机器学习算法的可读性自动评估 | 第25-53页 |
4.1 特征提取的方法介绍 | 第25-31页 |
4.1.1 获取词语等级特征的方法 | 第26-30页 |
4.1.2 获取词性特征的方法 | 第30-31页 |
4.1.3 获取篇章特征的方法 | 第31页 |
4.2 机器学习方法介绍 | 第31-34页 |
4.2.1 选择机器学习方法的原因 | 第31-32页 |
4.2.2 SVM算法原理 | 第32-34页 |
4.3 实验设计 | 第34-40页 |
4.3.1 分类模型 | 第36-37页 |
4.3.2 回归模型 | 第37-38页 |
4.3.3 模型优化 | 第38-40页 |
4.4 实验结果 | 第40-51页 |
4.4.1 评估指标介绍 | 第40-41页 |
4.4.2 不同维度特征实验结果 | 第41-48页 |
4.4.3 分类和回归模型优化实验结果 | 第48-51页 |
4.5 本章小结 | 第51-53页 |
第五章 多角度分析实验结果 | 第53-56页 |
5.1 从汉语本体维度上的特征与可读性相关角度分析 | 第53-55页 |
5.1.1 从词语角度分析 | 第53页 |
5.1.2 从语义角度分析 | 第53-54页 |
5.1.3 从篇章角度分析 | 第54页 |
5.1.4 从整体角度分析 | 第54-55页 |
5.2 从评估方法角度分析 | 第55页 |
5.3 本章小结 | 第55-56页 |
第六章 总结与展望 | 第56-60页 |
6.1 论文总结 | 第56页 |
6.2 重要发现与创新点 | 第56-57页 |
6.3 进一步研究与展望 | 第57-60页 |
参考文献 | 第60-63页 |
攻读硕士期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
致谢 | 第64页 |