基于统计和语义分析的分词及在产品设计中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·产品设计与人工智能 | 第7页 |
| ·自然语言理解概述 | 第7-10页 |
| ·什么是自然语言理解 | 第8页 |
| ·自然语言过程的层次 | 第8-9页 |
| ·自然语言研究进展 | 第9-10页 |
| ·分词研究概述 | 第10-11页 |
| ·什么是中文分词 | 第10-11页 |
| ·中文分词研究的目的和意义 | 第11页 |
| ·现有的分词技术 | 第11-13页 |
| ·基于词典的方法 | 第11-12页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第12-13页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 语料库和概念从属理论 | 第15-27页 |
| ·语料库 | 第15-16页 |
| ·语料库的概述 | 第15页 |
| ·语料库语言学 | 第15-16页 |
| ·基于统计的语料库分析方法 | 第16-20页 |
| ·语料库索引 | 第16-17页 |
| ·语料库的计算搭配词方法 | 第17-20页 |
| ·知识的表示 | 第20-21页 |
| ·什么是知识 | 第20页 |
| ·知识表示 | 第20-21页 |
| ·概念从属理论 | 第21-25页 |
| ·概念及其内涵和外延 | 第21-22页 |
| ·概念从属理论 | 第22-23页 |
| ·概念从属树 | 第23页 |
| ·概念从属知识表示 | 第23-24页 |
| ·用概念从属理论进行语义分析的优缺点 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于统计和语义分析的分词模型 | 第27-37页 |
| ·中文分词 | 第27-30页 |
| ·中文分词面临的困难 | 第27-29页 |
| ·各类分词方法面临的问题 | 第29-30页 |
| ·分词模型 | 第30-35页 |
| ·分词模型的提出 | 第30页 |
| ·分词模型模块分析 | 第30-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 分词模型设计和实现 | 第37-51页 |
| ·分词模型综述 | 第37页 |
| ·分词模型实现 | 第37-49页 |
| ·机械分词阶段关键流程设计 | 第37-39页 |
| ·基于语料库的统计分词模型的设计 | 第39-42页 |
| ·基于语义分析的切词消歧的实现 | 第42-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 分词模型在产品设计中的应用 | 第51-57页 |
| ·产品设计领域自然语言理解 | 第51-52页 |
| ·机械领域产品设计的自然语言理解系统 | 第52-54页 |
| ·系统整体的模型 | 第52-53页 |
| ·产品设计过程 | 第53-54页 |
| ·基于统计面向领域的分词产品设计中的应用 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 结束语 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
