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基于语料库的词汇级知识挖掘研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 引言第14-21页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 研究意义第15-16页
    1.3 研究方法第16-17页
    1.4 研究思路和研究框架第17-19页
    1.5 论文结构第19-21页
第2章 相关研究综述第21-47页
    2.1 齐普夫定律相关研究概况第21-23页
    2.2 语言网络分类及相关研究进展第23-32页
        2.2.1 语言网络分类第23-24页
        2.2.2 语音网络第24-25页
        2.2.3 共现网络第25-27页
        2.2.4 依存句法网络第27-28页
        2.2.5 语义概念网络第28-30页
        2.2.6 其它语言网络第30-32页
    2.3 复杂网络中节点相似度研究综述第32-38页
        2.3.1 社会网络第33-34页
        2.3.2 链接预测第34-35页
        2.3.3 合作网络第35页
        2.3.4 引文网络第35-36页
        2.3.5 社区发现第36页
        2.3.6 词典自动构建第36-38页
    2.4 词义归纳和词义消歧的研究价值和现状综述第38-47页
        2.4.1 词义归纳和词义消歧的研究价值第38-40页
        2.4.2 词义消歧的分类第40-41页
        2.4.3 词义归纳现状综述第41-47页
第3章 基于最大似然估计方法的齐普夫定律验证第47-60页
    3.1 曲线拟合方法第47-50页
        3.1.1 最小二乘法拟合第47-48页
        3.1.2 最大似然估计法拟合第48-50页
        3.1.3 Kolmogorov-Smimov检验第50页
    3.2 齐普夫定律与最大似然估计第50-52页
        3.2.1 最小二乘法拟合齐普夫律第50页
        3.2.2 两种齐普夫定律形式第50-52页
    3.3 实验设计及验证第52-59页
        3.3.1 基于最小二乘法的齐普夫定律拟合第53-54页
        3.3.2 基于最大似然估计方法的齐普夫定律拟合第54-59页
    3.4 小结第59-60页
第4章 基于复杂网络的汉语古诗网络研究第60-81页
    4.1 语言网络常用统计特征及语言网络模型第61-66页
        4.1.1 语言网络常用统计特征第61-63页
        4.1.2 语言网络相关模型第63-65页
        4.1.3 语言网络与文学作品第65-66页
    4.2 古诗数据来源与齐普夫分布第66-69页
        4.2.1 古诗数据来源第66页
        4.2.2 汉语古诗的齐普夫分布第66-69页
    4.3 实验设计与结果分析第69-79页
        4.3.1 古诗网络的构建第69-70页
        4.3.2 古诗网络的宏观特征分析第70-73页
        4.3.3 古诗网络的内部结构特征分析第73-79页
    4.4 小结第79-81页
第5章 基于语言网络的词汇相似度研究第81-126页
    5.1 词汇相似概念及词汇相似分布假设第81-88页
        5.1.1 词汇相似概念第81-86页
        5.1.2 词汇相似分布假设第86-88页
    5.2 复杂网络中节点相似度计算方法第88-97页
        5.2.1 基于局部特征的节点相似度计算方法第88-93页
        5.2.2 基于全局特征的节点相似度计算方法第93-96页
        5.2.3 基于网络节点相似度计算方法的优缺点第96-97页
    5.3 词汇相似度的评价第97-99页
        5.3.1 词汇相似度评价的分类第97-99页
        5.3.2 词汇相似度黄金标准的制定第99页
    5.4 语言网络中基于贡献度折扣的节点相似度算法第99-117页
        5.4.1 思路来源与启发第99-105页
        5.4.2 实验设计第105-109页
        5.4.3 实验基本流程第109-110页
        5.4.4 实验结果第110-116页
        5.4.5 结果分析评价第116-117页
    5.5 入链、出链邻居节点的贡献度比较研究第117-124页
        5.5.1 基于入链、出链邻居节点的名词相似度比较第120-122页
        5.5.2 基于入链、出链邻居节点的动词相似度比较第122-124页
    5.6 小结第124-126页
第6章 基于语言网络的词义归纳与词义消歧研究第126-148页
    6.1 词义归纳与词义消歧相关概念第126-132页
        6.1.1 常见词义关系第127-129页
        6.1.2 词义消歧和词义归纳的区别和联系第129-131页
        6.1.3 词义归纳的主要步骤第131-132页
    6.2 词义归纳算法及原理第132-138页
        6.2.1 词义归纳原理第132-133页
        6.2.2 基于图结构的聚类算法第133-136页
        6.2.3 词义归纳评价第136-138页
    6.3 基于Chinese Whispers算法的中文词义归纳研究第138-146页
        6.3.1 研究出发点第138-139页
        6.3.2 实验设计第139-140页
        6.3.3 实验流程第140-141页
        6.3.4 语料预处理以及子网络生成第141-143页
        6.3.5 结果评价与分析第143-146页
    6.4 小结第146-148页
第7章 总结和展望第148-151页
    7.1 本文的工作总结和主要创新第148-149页
    7.2 下一步的研究计划第149-151页
参考文献第151-159页
附录1 相关词性标注集第159-160页
附录2 攻读博士学位期间主要科研成果及奖励第160-162页
致谢第162-163页

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