| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·相关工作 | 第8-13页 |
| ·未登录词获取 | 第8-10页 |
| ·未登录词译文获取 | 第10-13页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 英语基本短语识别 | 第15-28页 |
| ·英语基本短语识别概述 | 第15页 |
| ·基于组块模型的基本短语识别 | 第15-24页 |
| ·相关概念符号 | 第15-16页 |
| ·词性标注 | 第16-18页 |
| ·基本短语标注 | 第18-24页 |
| ·实验 | 第24-26页 |
| ·实验流程 | 第24-25页 |
| ·词性标注性能测试结果 | 第25页 |
| ·基本短语识别结果及性能 | 第25-26页 |
| ·词性标注速度与基本短语识别速度 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 音译词识别及其译文挖掘 | 第28-43页 |
| ·音译词识别 | 第28-35页 |
| ·两个音译词识别模型 | 第28-31页 |
| ·最大熵模型识别音译词 | 第31-32页 |
| ·实验 | 第32-35页 |
| ·汉语音译词译文挖掘 | 第35-42页 |
| ·通过上下文扩展获取Web页面文摘 | 第35-37页 |
| ·抽取正确译文 | 第37-40页 |
| ·实验设计及结果 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 直译词和意译词分类研究 | 第43-61页 |
| ·相关概念 | 第43页 |
| ·问题的提出 | 第43-45页 |
| ·语言学背景 | 第45页 |
| ·基于分类策略直译词意译词识别 | 第45-60页 |
| ·最大熵分类器及特征选择 | 第46页 |
| ·语料库的构建 | 第46-55页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于可比较网页的名实体翻译对抽取 | 第61-67页 |
| ·相关背景 | 第61页 |
| ·上下文相关模型 | 第61-64页 |
| ·利用概率P(C(c)|C(e))计算Sim(C(c),C(e)) | 第62-63页 |
| ·利用DICE系数计算Sim(C(c),C(e)) | 第63-64页 |
| ·实验 | 第64-66页 |
| ·实验语料 | 第64页 |
| ·预处理 | 第64页 |
| ·名实体翻译抽取 | 第64-65页 |
| ·实验结果及评价 | 第65-66页 |
| ·错误分析 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文总结 | 第67页 |
| ·未来工作 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 详细摘要 | 第77-79页 |