| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·选题意义 | 第13-15页 |
| ·语言模型研究现状 | 第15-19页 |
| ·国内外语言模型的产生和发展 | 第16-18页 |
| ·语言模型工具包简介 | 第18-19页 |
| ·维吾尔语语言模型中的关键技术分析 | 第19-20页 |
| ·语料库建设与加工 | 第19-20页 |
| ·数据稀疏问题 | 第20页 |
| ·参数学习及自适应能力问题 | 第20页 |
| ·本文的研究工作 | 第20-23页 |
| ·研究内容 | 第21页 |
| ·论文组织 | 第21-23页 |
| 第二章 维吾尔语的语音学与形态学概述 | 第23-30页 |
| ·维吾尔语简介 | 第23-25页 |
| ·维吾尔语的语音结构 | 第25-26页 |
| ·元音和辅音 | 第25-26页 |
| ·维吾尔语音节结构 | 第26页 |
| ·维吾尔语形态分析 | 第26-29页 |
| ·构词规则 | 第26-27页 |
| ·维吾尔语单词结构 | 第27-28页 |
| ·维吾尔语语法规则 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 统计语言模型及算法分析与研究 | 第30-44页 |
| ·统计语言模型综述 | 第30-33页 |
| ·统计语言模型的缘起 | 第30-31页 |
| ·统计语言模型的应用前沿 | 第31-32页 |
| ·统计语言模型的衡量指标 | 第32-33页 |
| ·基于 N 元语法的统计语言模型 | 第33-34页 |
| ·平滑算法 | 第34-43页 |
| ·加法平滑算法 | 第34-35页 |
| ·绝对减值算法 | 第35-36页 |
| ·线性插值算法 | 第36页 |
| ·Good-Turing 平滑算法 | 第36-37页 |
| ·Written-Bell 平滑算法 | 第37页 |
| ·Katz 平滑算法 | 第37-39页 |
| ·绝对折扣平滑算法 | 第39-40页 |
| ·Kneser-Ney 平滑算法及修改的 Kneser-Ney 平滑算法 | 第40-41页 |
| ·几种平滑算法的复杂性及比较 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 维吾尔语语言模型改进分析 | 第44-51页 |
| ·传统的基于词的语言模型 | 第45-46页 |
| ·改进的不同模型粒度的语言模型 | 第46-50页 |
| ·基于词素的维吾尔语语言模型 | 第46-49页 |
| ·基于音节的维吾尔语语言模型 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 语料处理及实验分析 | 第51-70页 |
| ·语料库收集 | 第51-53页 |
| ·语料库的发展和现状 | 第51-52页 |
| ·实验数据说明 | 第52-53页 |
| ·语料标注 | 第53页 |
| ·语料加工 | 第53-56页 |
| ·实验工具介绍 | 第53-54页 |
| ·预处理 | 第54-56页 |
| ·N 元词串抽取 | 第56-57页 |
| ·分词 | 第57-62页 |
| ·基于词典的词切分 | 第58-59页 |
| ·非监督式形态切分 | 第59-62页 |
| ·分词结果衡量标准 | 第62页 |
| ·统计语言模型构建 | 第62-63页 |
| ·不同语言模型的相关实验 | 第63-69页 |
| ·基于单词的维吾尔语语言模型实验 | 第63-65页 |
| ·基于词素的维吾尔语语言模型实验 | 第65-68页 |
| ·对比实验 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·下一步工作与展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |