汉语词类划分与词性标注方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| ·词类划分的标准 | 第10-11页 |
| ·形态标准 | 第10页 |
| ·意义标准 | 第10-11页 |
| ·分布标准(功能标准) | 第11页 |
| ·词性标注的研究方法 | 第11-13页 |
| ·基于规则的研究方法 | 第11-12页 |
| ·基于机器学习的研究方法 | 第12页 |
| ·基于规则与统计相结合的研究方法 | 第12-13页 |
| ·本文研究的意义 | 第13-14页 |
| ·对词类划分体系再认识的意义 | 第13页 |
| ·对自动标注语料库的意义 | 第13页 |
| ·对语言学发展的意义 | 第13-14页 |
| ·对自然语言应用领域研究的意义 | 第14页 |
| ·本文的章节安排 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 基于监督学习的兼类词消歧研究 | 第15-22页 |
| ·相关工作 | 第15页 |
| ·分类器基本原理及实验设计 | 第15-20页 |
| ·支持向量机 | 第15-17页 |
| ·条件随机场 | 第17-18页 |
| ·最大熵 | 第18-19页 |
| ·集成机制 | 第19-20页 |
| ·实验结果及分析 | 第20-21页 |
| ·分类的评价标准 | 第20页 |
| ·实验结果 | 第20-21页 |
| ·实验结果分析 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 无监督学习的相关理论与方法 | 第22-31页 |
| ·聚类 | 第22-23页 |
| ·聚类原理 | 第22页 |
| ·聚类与分类 | 第22-23页 |
| ·相似度的计算 | 第23-24页 |
| ·距离 | 第23页 |
| ·夹角余弦 | 第23-24页 |
| ·匹配系数和Dice系数 | 第24页 |
| ·聚类方法 | 第24-29页 |
| ·k-means算法 | 第25页 |
| ·AP聚类 | 第25-26页 |
| ·谱聚类算法 | 第26-29页 |
| ·聚类结果的评价指标 | 第29-30页 |
| ·全局精度、召回率和F值 | 第29-30页 |
| ·局部精度、召回率和F值的加权总和 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 聚类在词类划分上的应用 | 第31-41页 |
| ·词类划分的相关研究 | 第31-32页 |
| ·词类划分研究的历史 | 第31-32页 |
| ·词类划分研究的意义 | 第32页 |
| ·词类划分体系和句法功能信息库 | 第32-34页 |
| ·常见的词类划分体系 | 第32页 |
| ·句法功能信息库 | 第32-34页 |
| ·AP算法在句法功能信息库上的应用 | 第34-37页 |
| ·实验参数设置 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-37页 |
| ·结果分析 | 第37-40页 |
| ·词类划分结果的评价方法 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于聚类模型的兼类词消歧 | 第41-51页 |
| ·聚类在歧义消解上的相关研究 | 第41-42页 |
| ·聚类在语义歧义消解上的相关研究 | 第41页 |
| ·聚类在词类标注上的相关研究 | 第41-42页 |
| ·实验方案 | 第42-43页 |
| ·实验步骤及流程 | 第42页 |
| ·兼类词聚类结果的评价方法 | 第42-43页 |
| ·特征选择与相似度计算 | 第43-46页 |
| ·特征选择方案一 | 第43-44页 |
| ·特征选择方案二 | 第44-45页 |
| ·相似度的计算 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·伪兼类词实验结果 | 第46页 |
| ·实际兼类词实验结果 | 第46-48页 |
| ·实验结果评析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结语 | 第51-54页 |
| ·本文的主要工作 | 第51-52页 |
| ·未来的工作计划 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 附录A:词频大于150的兼类词实验结果 | 第59-63页 |
| 附录B:北京大学计算机语言研究所的标记体系 | 第63-65页 |
| 附录C:方案二实验结果细节 | 第65-69页 |
| 附录D:在读期间发表的学术论文及科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
