汉语介词短语的自动识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-13页 |
| (1)介词短语识别 | 第8页 |
| (2)介词短语识别的意义 | 第8-9页 |
| (3)介词短语识别的难点 | 第9-10页 |
| (4)有关介词短语的研究 | 第10-11页 |
| (5)本文所做的工作 | 第11-13页 |
| 1 问题描述 | 第13-19页 |
| ·介词的定义 | 第13-14页 |
| ·介词短语的定义 | 第14-18页 |
| ·介词短语识别 | 第18-19页 |
| 2 统计语言模型 | 第19-28页 |
| ·自然语言处理 | 第19-20页 |
| ·浅层句法分析 | 第20页 |
| ·统计模型概述 | 第20-22页 |
| ·规则方法的概率化 | 第22-23页 |
| ·统计模型在浅层句法分析中的应用 | 第23-26页 |
| ·数据平滑方法 | 第26-28页 |
| 3 汉语介词短语识别模型 | 第28-37页 |
| ·介词短语的特点 | 第28-29页 |
| ·框架模式 | 第28页 |
| ·边界特征 | 第28-29页 |
| ·远距离修饰关系 | 第29页 |
| ·搭配模板 | 第29-31页 |
| ·基于词性的三元边界统计模型 | 第31-32页 |
| ·规则方法 | 第32-33页 |
| ·基于词性的三元边界统计模型和规则相结合 | 第33-34页 |
| ·介词短语嵌套关系的处理 | 第34-35页 |
| ·数据平滑处理 | 第35-37页 |
| 4 汉语介词短语识别系统实现 | 第37-47页 |
| ·汉语介词短语识别系统的工程环境 | 第37-38页 |
| ·NiHao翻译系统简介 | 第37-38页 |
| ·汉语介词短语识别系统和NiHao翻译系统的关系 | 第38页 |
| ·汉语介词短语识别系统的数据库 | 第38-42页 |
| ·模块划分和概要设计 | 第42-43页 |
| ·汉语介词短语识别系统的详细流程 | 第43-47页 |
| 5 实验结果分析 | 第47-54页 |
| ·实验语料 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·训练语料规模对实验的影响 | 第49-50页 |
| ·错误分析 | 第50-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录A 部分识别结果 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
