基于语境和停用词驱动的中文自动分词研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第12页 |
| ·中文信息处理 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 中文自动分词 | 第16-27页 |
| ·中文自动分词研究的意义 | 第16页 |
| ·中文自动分词的研究方法 | 第16-22页 |
| ·基于字符串匹配的分词方法 | 第16-17页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第17页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第17-22页 |
| ·中文自动分词面临的问题 | 第22-24页 |
| ·汉语词的概念尚待解决 | 第22-23页 |
| ·中文分词的规范问题 | 第23页 |
| ·歧义消解 | 第23-24页 |
| ·未登陆词识别 | 第24页 |
| ·已实现的中文自动分词系统 | 第24-25页 |
| ·几个国内大学研究的分词系统 | 第24-25页 |
| ·微软研究院汉语句法分析器中的自动分词 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于语境信息的分词模型 | 第27-31页 |
| ·语境信息 | 第27页 |
| ·局部概率偏见问题 | 第27-28页 |
| ·粗切分模型 | 第28页 |
| ·基于语料信息和语境信息的分词模型 | 第28-29页 |
| ·实验分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于语境和停用词驱动的未登录词识别 | 第31-38页 |
| ·停用词 | 第31页 |
| ·停用词驱动的未登录词识别模型 | 第31-32页 |
| ·算法描述 | 第32-33页 |
| ·实验设计 | 第33-34页 |
| ·实验语料 | 第33页 |
| ·实验评价标准 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第五章 语境信息和停用词驱动的分词系统 | 第38-43页 |
| ·系统介绍 | 第38-40页 |
| ·系统框架 | 第38-39页 |
| ·系统界面 | 第39-40页 |
| ·用户使用说明 | 第40页 |
| ·系统实验示例 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 结束语 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 攻读硕士学位期间参加研究的课题和发表的论文 | 第49-50页 |
