| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·跨语言文本相性度量的挑战 | 第12-13页 |
| ·本文的创新工作 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 文本相似性度量基础 | 第15-32页 |
| ·问题空间及其形式化描述 | 第15-17页 |
| ·单语言文本相似性度量 | 第17-23页 |
| ·向量空间模型 | 第17-19页 |
| ·Shingling 算法 | 第19-22页 |
| ·simhash 指纹算法 | 第22-23页 |
| ·跨语言文本相似性度量 | 第23-31页 |
| ·基于全文机器翻译的算法 | 第24-26页 |
| ·基于统计翻译模型的算法 | 第26-28页 |
| ·翻译模型 | 第27-28页 |
| ·长度模型 | 第28页 |
| ·CL-ESA 算法 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于WORDNET 的跨语言文本相似度算法 | 第32-56页 |
| ·算法设计 | 第32-34页 |
| ·WordNet 及语义中间层的建立 | 第34-40页 |
| ·WordNet 的结构 | 第34-37页 |
| ·基于WordNet 的名词语义哈希 | 第37-40页 |
| ·基于WordNet 的名词消歧算法 | 第40-46页 |
| ·WordNet 上的语义距离 | 第41-42页 |
| ·WordNet 上的语义密度 | 第42-44页 |
| ·基于语义密度的名词消歧 | 第44-46页 |
| ·跨语言文本相似度计算 | 第46-53页 |
| ·文本特征提取 | 第46-48页 |
| ·基于语义频率的特征过滤 | 第48-50页 |
| ·相似度计算 | 第50-53页 |
| ·算法应用 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第56-66页 |
| ·实验环境 | 第56-57页 |
| ·中英文WordNet | 第56-57页 |
| ·实验测试数据的获取和预处理 | 第57页 |
| ·基于语义密度的名词消歧实验 | 第57-60页 |
| ·消歧评价方法 | 第58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-60页 |
| ·跨语言文本相似性度量实验 | 第60-65页 |
| ·跨语言文本相似度评价方法 | 第60-62页 |
| ·基于语义频率的特征过滤效果 | 第62-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作小结 | 第66-67页 |
| ·后续工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第73页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第73-75页 |