基于主题模型的汉语动词隐喻识别方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 隐喻研究概述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 隐喻的基本概念 | 第10-11页 |
| 1.2.2 隐喻的分类 | 第11页 |
| 1.2.3 隐喻自动化计算 | 第11-12页 |
| 1.3 隐喻计算研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 隐喻识别以及主题模型概述 | 第16-27页 |
| 2.1 隐喻识别方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 基于文本线索的隐喻识别 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于语义知识的隐喻识别 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基于统计机器学习的隐喻识别 | 第18-19页 |
| 2.2 主题模型概述 | 第19-23页 |
| 2.2.1 文本建模与向量空间模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 LSA模型简介 | 第20-21页 |
| 2.2.3 pLSA模型简介 | 第21-22页 |
| 2.2.4 LDA模型简介 | 第22-23页 |
| 2.3 相关知识库 | 第23-26页 |
| 2.3.1 同义词词林 | 第23-25页 |
| 2.3.2 WordNet | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于主题模型的汉语动词隐喻识别 | 第27-35页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于LDA的动词隐喻识别方法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 LDA主题建模 | 第28-29页 |
| 3.2.2 特征提取方法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 分类器 | 第30-31页 |
| 3.3 实验设计与结果分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第31页 |
| 3.3.2 对比实验设计 | 第31-32页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第32-34页 |
| 3.4 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 引入语义知识的汉语动词隐喻识别 | 第35-44页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 相关概念 | 第35-36页 |
| 4.2.1 词语抽象度 | 第35-36页 |
| 4.2.2 语义类别 | 第36页 |
| 4.3 算法整体流程框架 | 第36-37页 |
| 4.4 引入语义知识的动词隐喻识别方法 | 第37-41页 |
| 4.4.1 主题建模 | 第37-38页 |
| 4.4.2 依存句法分析 | 第38-39页 |
| 4.4.3 特征词提取 | 第39-40页 |
| 4.4.4 语义信息与抽象度计算 | 第40-41页 |
| 4.4.5 分类器 | 第41页 |
| 4.5 实验设计与结果分析 | 第41-43页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第41页 |
| 4.5.2 对比实验设计 | 第41-42页 |
| 4.5.3 实验结果及分析 | 第42-43页 |
| 4.6 小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第44-45页 |
| 5.2 下一步研究方向 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录 | 第51-52页 |
| 详细摘要 | 第52-55页 |
