| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·相关研究现状 | 第10-14页 |
| ·英文文本校对现状 | 第10-11页 |
| ·中文文本校对现状 | 第11-14页 |
| ·本文研究内容及其意义 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 文本校对的相关理论与技术 | 第17-29页 |
| ·自然语言处理相关理论 | 第17-20页 |
| ·基于规则的处理方法 | 第17-18页 |
| ·基于统计的处理方法 | 第18-20页 |
| ·基于规则的处理方法和基于统计的处理方法的比较与结合 | 第20页 |
| ·文本校对技术 | 第20-26页 |
| ·词语切分 | 第20-23页 |
| ·词性标注 | 第23-24页 |
| ·句法分析 | 第24-25页 |
| ·语义分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-29页 |
| 第三章 针对视频字幕识别结果的校对方法研究与设计 | 第29-49页 |
| ·OCR识别结果特征 | 第30-31页 |
| ·基于TF/IDF的词库建设方法 | 第31-34页 |
| ·传统词库的不足 | 第31页 |
| ·TF/IDF算法介绍 | 第31-32页 |
| ·基于TF/IDF的重要性参数提取 | 第32-33页 |
| ·基于重要性参数的词库设计 | 第33-34页 |
| ·基于冗余信息的字幕信息处理 | 第34-39页 |
| ·冗余信息介绍 | 第34-35页 |
| ·基于冗余信息的字幕信息处理 | 第35-36页 |
| ·基于冗余信息的字幕信息处理流程 | 第36-39页 |
| ·字层面处理模块会遇到的问题 | 第39页 |
| ·基于全切分技术与贝叶斯决策的词语校对 | 第39-44页 |
| ·视频字幕的中文语言特征 | 第39页 |
| ·传统分词技术的不足与全切分分词技术的原理 | 第39-40页 |
| ·基于全切分技术的分词处理与校对 | 第40-42页 |
| ·基于最小风险贝叶斯决策的词层面处理 | 第42-44页 |
| ·基于Dijkstra算法的句子校对 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-49页 |
| ·词层面模块的场景化信息处理 | 第47-49页 |
| 第四章 原型系统设计与实现 | 第49-61页 |
| ·视频字幕提取系统概述 | 第49页 |
| ·视频字幕识别结果的校对系统简介 | 第49-53页 |
| ·系统功能模块设计 | 第49-51页 |
| ·系统详细流程设计 | 第51-53页 |
| ·视频字幕识别结果的校对系统实现 | 第53-59页 |
| ·词库的设计与实现 | 第53-55页 |
| ·校对模块具体实现 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 视频字幕识别结果校对系统应用效果展示 | 第61-71页 |
| ·系统界面 | 第61-62页 |
| ·系统界面组成 | 第61-62页 |
| ·系统按钮 | 第62页 |
| ·逐帧查看效果图 | 第62-66页 |
| ·逐条字幕校对结果查看效果图 | 第66-67页 |
| ·生成校对结果文件 | 第67-68页 |
| ·系统性能分析 | 第68-70页 |
| ·文本校对性能评价函数与测试数据 | 第68页 |
| ·测试结果 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |