| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 预备知识及相关技术 | 第12-26页 |
| ·维基百科介绍 | 第12-16页 |
| ·维基百科的组成结构 | 第12-16页 |
| ·维基百科在自然语言处理领域中的应用 | 第16页 |
| ·WordNet 介绍 | 第16-19页 |
| ·文本预处理 | 第19-20页 |
| ·特征选择 | 第20-22页 |
| ·文档频率 | 第21页 |
| ·互信息 | 第21页 |
| ·信息增益 | 第21-22页 |
| ·文本表示模型 | 第22-26页 |
| ·布尔模型 | 第22-23页 |
| ·概率模型 | 第23页 |
| ·向量空间模型 | 第23-24页 |
| ·主题模型 | 第24-26页 |
| 第三章 词义消歧的研究现状介绍 | 第26-30页 |
| ·词义消歧的定义 | 第26页 |
| ·词义消歧的研究现状 | 第26-30页 |
| ·基于词典的消歧方法 | 第27-28页 |
| ·基于语料库统计的词义消歧方法 | 第28页 |
| ·基于维基百科的词义消歧方法 | 第28-30页 |
| 第四章 基于类别结构的显式语义分析方法 | 第30-39页 |
| ·显式语义分析方法 | 第30-33页 |
| ·显式语义分析模型 | 第30-33页 |
| ·显式语义分析方法的不足 | 第33页 |
| ·基于类别结构的显式语义分析模型描述 | 第33-34页 |
| ·方法描述 | 第34-36页 |
| ·类别权重的计算 | 第34-35页 |
| ·添加类别概念信息 | 第35-36页 |
| ·相关度计算 | 第36页 |
| ·实验评测 | 第36-39页 |
| ·实验数据前期处理及实现 | 第36-37页 |
| ·测试标准及测试集 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-39页 |
| 第五章 基于语义概念的词义消歧 | 第39-48页 |
| ·基于语义概念词义消歧方法 | 第39-44页 |
| ·词义定义扩展 | 第40-41页 |
| ·适用于词义消歧任务的语义解释向量 | 第41-44页 |
| ·相似度计算 | 第44页 |
| ·词义消歧实验结果与分析 | 第44-46页 |
| ·实验设置 | 第44页 |
| ·评测语料及标准 | 第44-46页 |
| ·词义消歧效果评估 | 第46-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·下一步研究工作 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与公开发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |