汉语新词语发现及其词性标注方法研究
| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-22页 |
| ·本文研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·新词识别研究现状 | 第9-16页 |
| ·基于规则的方法 | 第9-10页 |
| ·基于统计的方法 | 第10-15页 |
| ·统计和规则相结合的混合方法 | 第15-16页 |
| ·词性标注研究现状 | 第16-20页 |
| ·基于规则的方法 | 第16-17页 |
| ·基于统计的方法 | 第17-19页 |
| ·基于转换的方法 | 第19-20页 |
| ·本文研究工作概述 | 第20-21页 |
| ·本文的组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 支持向量机理论 | 第22-28页 |
| ·支持向量机模型简介 | 第22页 |
| ·自然语言处理中的分类问题 | 第22-23页 |
| ·线性可分的支持向量机的求解 | 第23-26页 |
| ·不可分模式的支持向量机的求解 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于支持向量机的新词发现算法 | 第28-35页 |
| ·特征表示 | 第28-30页 |
| ·两个约束条件 | 第30-31页 |
| ·平滑处理 | 第31-32页 |
| ·约束条件与支持向量机的结合 | 第32-33页 |
| ·规则过滤 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于支持向量机的新词词性标注算法 | 第35-41页 |
| ·词性标注 | 第35-37页 |
| ·特征描述 | 第37-38页 |
| ·问题描述 | 第38页 |
| ·问题转化 | 第38-39页 |
| ·可信度评估选择 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 新词发现及词性标注系统的设计与实现 | 第41-52页 |
| ·系统的处理对象 | 第41页 |
| ·系统的总体结构 | 第41-43页 |
| ·系统的工作流程 | 第43-45页 |
| ·新词发现模块 | 第43-44页 |
| ·词性标注模块 | 第44-45页 |
| ·系统的具体实现 | 第45-47页 |
| ·新词发现模块 | 第45-46页 |
| ·词性标注模块 | 第46-47页 |
| ·系统性能评测 | 第47-50页 |
| ·系统使用资源 | 第47页 |
| ·评测方法与标准 | 第47-48页 |
| ·实验结果及讨论 | 第48-50页 |
| ·例示 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结和展望 | 第52-55页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·未来的方向 | 第52-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目与发表的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
