词典与统计相结合的中文分词的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·中文分词的必要性 | 第9-10页 |
| ·几个已经实现的分词系统 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 中文分词技术的理论基础 | 第12-26页 |
| ·中文分词要解决的主要问题 | 第12-16页 |
| ·分词规范的问题 | 第12页 |
| ·分词歧义的处理问题 | 第12-14页 |
| ·未登录词的识别问题 | 第14-16页 |
| ·分词和理解的先后问题 | 第16页 |
| ·目前主要的分词方法 | 第16-24页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第16-18页 |
| ·基于词典的分词方法 | 第18-20页 |
| ·机械分词词典的构造 | 第20-23页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第23-24页 |
| ·几种分词方法的比较 | 第24页 |
| ·对分词系统性能的评价指标 | 第24-26页 |
| 第三章 基于统计和词典的中文分词算法的设计 | 第26-38页 |
| ·基于统计方法的未登录词识别 | 第26-27页 |
| ·词典的结构 | 第27-30页 |
| ·Hash词典 | 第27-29页 |
| ·其它词典 | 第29-30页 |
| ·文本中的数量词识别规则 | 第30-33页 |
| ·数词 | 第30-31页 |
| ·量词 | 第31页 |
| ·复合数量词 | 第31-32页 |
| ·数量词的出现特征 | 第32页 |
| ·数量词的识别算法 | 第32-33页 |
| ·改进的正向最大匹配分词方法 | 第33-38页 |
| ·长词优先的正向最大匹配方法 | 第33-35页 |
| ·改进的正向最大退一字匹配法 | 第35-38页 |
| 第四章 分词后的命名实体识别部分 | 第38-46页 |
| ·人名识别 | 第38-41页 |
| ·中文人名识别面临的主要困难 | 第39页 |
| ·姓氏分析 | 第39页 |
| ·人名上下文信息 | 第39-40页 |
| ·潜在姓名的抽取 | 第40-41页 |
| ·地名识别 | 第41-42页 |
| ·中文地名识别的特点 | 第41页 |
| ·利用特征词识别中文地名 | 第41-42页 |
| ·机构名识别 | 第42-45页 |
| ·机构名称的语法性质 | 第42-43页 |
| ·机构名称的语义特性 | 第43-44页 |
| ·机构名的组织规律 | 第44-45页 |
| ·命名实体识别的效果 | 第45-46页 |
| 第五章 实验分析 | 第46-54页 |
| ·系统的整体结构 | 第46-47页 |
| ·实验过程 | 第47-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-53页 |
| ·综合实验分析 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| ·全文总结 | 第54页 |
| ·未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士研究生期间所发表的论文 | 第59页 |
