| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第7-10页 |
| ·文章的组织结构 | 第10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 信息检索原理 | 第11-21页 |
| ·信息检索概述 | 第11-13页 |
| ·信息检索的定义 | 第11-12页 |
| ·信息检索的分类 | 第12-13页 |
| ·信息检索的模型 | 第13-20页 |
| ·布尔检索模型(Boolean Model) | 第13-14页 |
| ·向量空间模型(Vector Space Model) | 第14-16页 |
| ·概率统计模型(Probabi lity Model) | 第16-18页 |
| ·自然语言处理(Natural Language Processing) | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 自然语言检索关键技术分析 | 第21-39页 |
| ·自然语言处理概述 | 第21页 |
| ·词法分析 | 第21-23页 |
| ·基于词典的分词方法 | 第21-23页 |
| ·基于频度统计的分词方法 | 第23页 |
| ·基于词典的分词优化算法实现 | 第23-26页 |
| ·优化算法原理 | 第23页 |
| ·算法核心代码 | 第23-25页 |
| ·实验数据说明 | 第25-26页 |
| ·句法分析 | 第26-38页 |
| ·Earley解析器：动态规划二次访问 | 第27-33页 |
| ·转移网络解析器 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于自然语言的文本智能检索系统的分析与设计 | 第39-47页 |
| ·文本智能检索系统结构 | 第39页 |
| ·知识库组成 | 第39-41页 |
| ·自然语言处理器中各应用模块及其功能 | 第41-43页 |
| ·概念提取 | 第41页 |
| ·查询条件的进一步扩展 | 第41-42页 |
| ·特殊处理 | 第42页 |
| ·文档处理 | 第42-43页 |
| ·文本检索 | 第43-46页 |
| ·建立索引数据库 | 第43页 |
| ·生成查询向量 | 第43-44页 |
| ·生成索引向量 | 第44-45页 |
| ·相似度排序 | 第45页 |
| ·查询修正 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 系统测试 | 第47-53页 |
| ·测试的标准 | 第47页 |
| ·测试的环境 | 第47-48页 |
| ·系统的测试 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·本文工作总结 | 第53页 |
| ·工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
