| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·语义分析研究概况 | 第9-10页 |
| ·论文主要研究内容和创新 | 第10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 汉语语义概念图构建的关键技术 | 第11-26页 |
| ·领域术语识别与抽取方法 | 第11-17页 |
| ·领域术语识别与抽取研究现状 | 第11-12页 |
| ·基于统计的方法 | 第12-13页 |
| ·统计与规则相结合的方法 | 第13-14页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第14-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| ·句子语义概念图构建方法 | 第17-26页 |
| ·概念图表示 | 第17-20页 |
| ·句子语义概念图构建方法 | 第20-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 EC-value 术语自动抽取方法 | 第26-35页 |
| ·术语的特点 | 第26-27页 |
| ·术语的结构特点 | 第26页 |
| ·术语的领域特点 | 第26页 |
| ·术语的单元性和术语性 | 第26-27页 |
| ·术语抽取框架 | 第27页 |
| ·具体抽取步骤 | 第27-31页 |
| ·文本预处理 | 第27-28页 |
| ·基于语言学规则的候选术语筛取 | 第28页 |
| ·计算候选术语的单元性 | 第28-29页 |
| ·改进的 C-value 方法（EC-value 方法） | 第29-30页 |
| ·术语簇识别与挖掘 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-34页 |
| ·领域语料库与背景语料库 | 第31页 |
| ·术语抽取效果评价方法 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 句子语义概念图分层构建模型 | 第35-50页 |
| ·概念一体化设想 | 第35-36页 |
| ·分层递归的 E-A-V 概念图 | 第36-40页 |
| ·分层递归的 E-A-V 概念图结构 | 第36-38页 |
| ·分层递归的 E-A-V 概念图和传统概念图的相互转换 | 第38-40页 |
| ·句子语义概念图分层构建模型 | 第40-45页 |
| ·领域文本句子语法特点 | 第40-42页 |
| ·句子语义概念图分层构建模型 | 第42-45页 |
| ·实验 | 第45-49页 |
| ·实验方法 | 第45页 |
| ·实验步骤 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结 | 第50-51页 |
| ·主要工作回顾 | 第50页 |
| ·本课题今后需进一步研究的地方 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |