中文整句智能输入方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-25页 |
| ·智能输入技术 | 第11-14页 |
| ·智能输入研究现状 | 第14-16页 |
| ·智能输入方法分类 | 第16-19页 |
| ·基于理解的智能输入 | 第16-17页 |
| ·基于语用统计的智能输入 | 第17-18页 |
| ·基于模版匹配的智能输入 | 第18页 |
| ·基于上下文关联的智能输入 | 第18-19页 |
| ·统计语言模型研究 | 第19-23页 |
| ·类触发模型 | 第20-21页 |
| ·基于语法信息的语言模型 | 第21页 |
| ·基于类的语言模型 | 第21-22页 |
| ·基于语言学规则的统计语言模型 | 第22-23页 |
| ·本文内容安排 | 第23-25页 |
| 第2章 统计语言建模 | 第25-44页 |
| ·统计语言模型 | 第25-28页 |
| ·平滑策略 | 第28-31页 |
| ·SRILM统计语言工具包 | 第31-36页 |
| ·简介 | 第31-32页 |
| ·安装 | 第32-33页 |
| ·主要功能 | 第33-35页 |
| ·其他工具包 | 第35-36页 |
| ·统计语言模型的建立 | 第36-42页 |
| ·预处理 | 第36-37页 |
| ·语言建模 | 第37-38页 |
| ·存储 | 第38-41页 |
| ·读取 | 第41-42页 |
| ·查询 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第3章 基于状态空间模型的整句输入方法 | 第44-65页 |
| ·问题描述 | 第44-46页 |
| ·模块结构 | 第46-47页 |
| ·VITERBI算法 | 第47-49页 |
| ·状态空间模型 | 第49-58页 |
| ·插入算法 | 第52-54页 |
| ·删除算法 | 第54-56页 |
| ·回溯算法 | 第56-58页 |
| ·语言知识的融入 | 第58-61页 |
| ·语法规则 | 第58-60页 |
| ·长词优先原则 | 第60-61页 |
| ·机器学习功能 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第4章 音节切分方法 | 第65-77页 |
| ·音节切分歧义问题 | 第65-67页 |
| ·音节切分算法 | 第67-69页 |
| ·基于音素的整句输入方法 | 第69-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 整句输入方法的实现 | 第77-102页 |
| ·输入法界面设计 | 第77-78页 |
| ·IMM-IME架构 | 第78-91页 |
| ·IMM-IME结构 | 第78-81页 |
| ·IMM-IME工作过程 | 第81-82页 |
| ·IME的实现 | 第82-90页 |
| ·IME安装与卸载 | 第90-91页 |
| ·核心算法描述 | 第91-101页 |
| ·初始化 | 第91-97页 |
| ·拼音切分 | 第97-98页 |
| ·候选字词生成 | 第98-101页 |
| ·候选语句生成 | 第101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第6章 整句输入方法的验证 | 第102-108页 |
| ·设计原理 | 第102页 |
| ·设计流程 | 第102-103页 |
| ·具体实现 | 第103-105页 |
| ·测试结果 | 第105-107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 第7章 总结与展望 | 第108-112页 |
| ·主要结论及创新点 | 第108-110页 |
| ·今后工作展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 图索引 | 第120-121页 |
| 表索引 | 第121-122页 |
| FIGURE INDEX | 第122-123页 |
| TABLE INDEX | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 攻读博士学位期间从事的科研工作及发表论文 | 第125页 |
