摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-16页 |
第1章 绪论 | 第16-37页 |
·目的与意义 | 第16-17页 |
·统计语言模型研究 | 第17-21页 |
·类触发模型 | 第17-19页 |
·基于语法信息的语言模型 | 第19-20页 |
·基于类的语言模型 | 第20页 |
·基于语言学规则的统计语言模型 | 第20-21页 |
·语义建模研究 | 第21-29页 |
·基于人工智能的方法 | 第21-22页 |
·基于知识的方法 | 第22-27页 |
·基于语料库的方法 | 第27-29页 |
·其他相关领域研究概述 | 第29-34页 |
·粗集技术 | 第29-31页 |
·自动文摘概述 | 第31-34页 |
·本文的工作 | 第34-37页 |
·本文的主要研究内容 | 第34-35页 |
·主要贡献 | 第35-37页 |
第2章 基于粗规则集的汉语音字转换 | 第37-66页 |
·引言 | 第37页 |
·粗集技术 | 第37-43页 |
·信息系统 | 第38页 |
·不可分辨关系 | 第38-39页 |
·集合近似 | 第39-40页 |
·约简 | 第40-42页 |
·属性依从 | 第42-43页 |
·决策规则合成 | 第43页 |
·基于粗集的汉语音字转换规则挖掘 | 第43-59页 |
·问题描述 | 第43-45页 |
·构造PTC 决策表 | 第45-47页 |
·属性约简 | 第47-49页 |
·概念泛化 | 第49-51页 |
·算法实现 | 第51-58页 |
·汉语音字转换 | 第58-59页 |
·规则平滑 | 第59页 |
·实验结果与分析 | 第59-64页 |
·本章小结 | 第64-66页 |
第3 章粗规则集与统计语言模型的融合 | 第66-86页 |
·统计语言模型 | 第66-73页 |
·基于词统计语言模型的汉语音字转换 | 第66-67页 |
·模型融合方法 | 第67-72页 |
·Viterbi搜索 | 第72-73页 |
·粗规则集与字统计语言模型的融合 | 第73-79页 |
·基于字n-gram模型的汉语音字转换 | 第74页 |
·基于候选剪切的模型融合方法 | 第74-75页 |
·基于线性插值的模型融合方法 | 第75-77页 |
·实验与讨论 | 第77-79页 |
·基于粗规则的词统计语言模型 | 第79-85页 |
·特征选择 | 第79-81页 |
·参数计算 | 第81-83页 |
·实验与讨论 | 第83-85页 |
·本章小结 | 第85-86页 |
第4 章汉语语义量化模型 | 第86-100页 |
·引言 | 第86页 |
·语义信息的量化模型 | 第86-89页 |
·词矢量 | 第87-88页 |
·上下文矢量 | 第88页 |
·语义矢量 | 第88-89页 |
·语义的自动聚类与判别 | 第89-91页 |
·语义相似度 | 第89页 |
·语义的自动聚类算法 | 第89-91页 |
·基于粗集的词空间约简 | 第91-95页 |
·属性值的离散化 | 第91-93页 |
·词空间的属性约简 | 第93-95页 |
·实验结果与分析 | 第95-98页 |
·语义量化模型的评测方法 | 第95-96页 |
·实验结果与分析 | 第96-98页 |
·本章小结 | 第98-100页 |
第5 章基于多知识源融合的汉语自动文摘模型 | 第100-129页 |
·引言 | 第100-101页 |
·主要的文摘技术 | 第101-108页 |
·基于浅层分析的文摘技术 | 第101-103页 |
·基于实体分析的文摘技术 | 第103-105页 |
·基于话语结构的文摘技术 | 第105-108页 |
·多知识源融合模型 | 第108-122页 |
·文本的内部表示方法 | 第109-110页 |
·修辞结构分析 | 第110-112页 |
·文本内容结构分析 | 第112-116页 |
·隐式章节划分 | 第116-119页 |
·多知识源融合 | 第119-122页 |
·文摘抽取 | 第122-123页 |
·文摘句抽取 | 第122页 |
·参数优化 | 第122-123页 |
·文摘生成 | 第123-124页 |
·实验与讨论 | 第124-128页 |
·模型性能优化与评测 | 第124-126页 |
·隐式章节划分对模型性能的影响 | 第126-128页 |
·本章小结 | 第128-129页 |
结论 | 第129-131页 |
参考文献 | 第131-147页 |
附录A 隐式章节划分结果示例 | 第147-153页 |
附录B 文摘系统 InsunAbs 的输出结果示例 | 第153-157页 |
攻读博士学位期间发表的论文 | 第157-159页 |
哈尔滨工业大学博士学位论文原创性声明 | 第159页 |
哈尔滨工业大学博士学位论文使用授权书 | 第159-160页 |
致谢 | 第160-161页 |
个人简历 | 第161页 |