基于统计的开放式汉语自动分词
| 0． 引言 | 第1-11页 |
| 0．1． 问题的提出 | 第7页 |
| 0．2． 汉语自动分词的发展 | 第7-8页 |
| 0．3． 目前存在的问题 | 第8-9页 |
| 0．4． 本文主要工作 | 第9-11页 |
| 1． 汉语自动分词的基本模型 | 第11-17页 |
| 1．1． 分词的形式模型 | 第11-12页 |
| 1．2． 分词中歧义问题的描述 | 第12-13页 |
| 1．3． 基于规则的分词方法 | 第13-14页 |
| 1．4． 基于统计的分词方法 | 第14-15页 |
| 1．5． 影响分词系统的几个主要因素 | 第15-17页 |
| 2． 语料加工和开放式语料库 | 第17-25页 |
| 2．1． 语料库和语料库的建设 | 第17-18页 |
| 2．2． 基于语料库的分词方法 | 第18-20页 |
| 2．3． 开放语料库 | 第20-21页 |
| 2．4． 本文使用的语料加工方法 | 第21-25页 |
| 3． 汉语分词的开放学习模型 | 第25-29页 |
| 3．1． 可信度修正 | 第25-26页 |
| 3．2． 部分三元语法模型 | 第26-27页 |
| 3．3． 其它辅助方法 | 第27-29页 |
| 4． 监督和非监督相结合的学习过程 | 第29-33页 |
| 4．1． 学习的一般过程 | 第29-30页 |
| 4．2． 监督学习和非监督学习的结合 | 第30-32页 |
| 4．3． 评价的置信区间 | 第32-33页 |
| 5． 系统实现 | 第33-40页 |
| 5．1． 系统构成 | 第33-34页 |
| 5．2． 切分算法 | 第34-36页 |
| 5．3． 知识库的构造 | 第36-37页 |
| 5．4． 人机交互 | 第37-40页 |
| 6． 实验结果分析 | 第40-43页 |
| 6．1． 开放分词的评价标准 | 第40页 |
| 6．2． 模型参数确定 | 第40-41页 |
| 6．2．1． 开放学习模型参数的确定 | 第40-41页 |
| 6．2．2． 句子可信度和切分正确率的关系验证 | 第41页 |
| 6．3． 测试结果分析 | 第41-43页 |
| 7． 结束语 | 第43-45页 |
| 7．1． 结论 | 第43-44页 |
| 7．2． 展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-47页 |
