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航空领域术语定义抽取关键技术及其应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-14页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 引言第14-15页
    1.2 术语定义抽取的国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 术语和术语定义第15-16页
        1.2.2 定义抽取的国内外研究现状第16-19页
    1.3 本文拟解决的关键问题第19-20页
    1.4 本文的内容安排第20-22页
第二章 航空术语定义语料库建设第22-45页
    2.1 语料库建设的意义和现状第22-27页
        2.1.1 语料库建设的意义第23-25页
        2.1.2 语料库的分类第25-26页
        2.1.3 国内外语料库的发展历史和现状第26-27页
    2.2 语料库建设规范第27-38页
        2.2.1 语料库系统的设计目标第28-29页
        2.2.2 语料库的选材第29-30页
        2.2.3 语料库的标注体系第30-38页
            2.2.3.1 语言学信息标注第30-34页
            2.2.3.2 术语定义标注第34-38页
    2.3 语料库管理系统设计第38-44页
        2.3.1 语料标注及管理模块第39-40页
        2.3.2 语料信息统计模块第40-42页
        2.3.3 知识表达及存储模块第42-44页
    2.4 小结第44-45页
第三章 基于改进重采样和 BRF 方法的术语定义抽取第45-65页
    3.1 不平衡数据分类方法的相关研究第45-51页
        3.1.1 不平衡数据分类中面临的问题第45-47页
        3.1.2 不平衡数据的重采样方法第47-49页
            3.1.2.1 过采样方法第47-48页
            3.1.2.2 欠采样方法第48-49页
        3.1.3 集成学习方法第49-51页
    3.2 基于实例距离分布的重采样方法第51-57页
        3.2.1 SMOTE 方法存在的问题第51-52页
        3.2.2 对重采样方法的改进第52-53页
        3.2.3 术语定义抽取的处理过程第53-57页
    3.3 术语定义抽取实验第57-64页
        3.3.1 实验平台构建第57-58页
        3.3.2 术语定义抽取实验第58-64页
    3.4 小结第64-65页
第四章 术语定义抽取的特征选择研究第65-94页
    4.1 特征选择的概念和定义第65-68页
        4.1.1 特征选择的定义第65-67页
        4.1.2 特征选择的研究意义和面临的挑战第67-68页
    4.2 特征选择的研究进展第68-71页
        4.2.1 特征选择和特征抽取的区别第68-69页
        4.2.2 Filter 类型特征选择的研究进展第69-71页
    4.3 基于分布差异的特征选择框架第71-83页
        4.3.1 传统方法的缺点第71-72页
        4.3.2 基于两类分布的特征选择方法定义第72-74页
        4.3.3 特征选择方法对特征函数值分布的影响第74-77页
        4.3.4 实验数据与流程第77-78页
        4.3.5 实验结果与结论第78-83页
    4.4 术语定义中的多层次特征组合第83-87页
        4.4.1 文本信息处理中的组合特征应用及其缺点第83-86页
        4.4.2 多层次特征的组合熵第86-87页
    4.5 使用多层次特征组合的实验第87-92页
        4.5.1 实验数据与流程第87-89页
        4.5.2 实验结果与结论第89-92页
    4.6 小结第92-94页
第五章 定义知识在 CBT 智能系统中的应用第94-106页
    5.1 试题自动生成技术的研究现状第94-95页
    5.2 试题自动生成组件的设计第95-103页
        5.2.1 航空领域本体设计第96-97页
        5.2.2 句型模板与知识存储设计第97-101页
        5.2.3 试题生成模式设计第101-103页
    5.3 选择题生成示例第103-105页
    5.4 小结第105-106页
第六章 研究总结与展望第106-108页
    6.1 本文的主要成果和创新点第106-107页
    6.2 本文的不足和对后续工作的展望第107-108页
参考文献第108-118页
致谢第118-119页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第119页

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