| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| ·课题研究背景 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-14页 |
| ·基于统计的方法 | 第9-11页 |
| 1 概述 | 第9页 |
| 2. 优缺点 | 第9-10页 |
| 3. 目前出现的几种主要方法 | 第10-11页 |
| 基于隐马尔科夫(HMM)模型的方法 | 第10页 |
| 基于互信息(mutual information)的方法 | 第10页 |
| Gale&Church(1991)用φ2统计方法来度量两个词之间的关联度 | 第10页 |
| 基于中心词依存概率的方法 | 第10-11页 |
| ·基于规则的方法 | 第11-12页 |
| 1. 概述 | 第11页 |
| 2. 优缺点 | 第11页 |
| 3. 目前出现的几种主要方法 | 第11-12页 |
| 增加句法标记法 | 第11-12页 |
| 删除句法标记法 | 第12页 |
| ·统计和规则方法的融合 | 第12-14页 |
| 1. 概述 | 第12页 |
| 2. 优缺点 | 第12页 |
| 3. 目前出现的几种主要方法 | 第12-14页 |
| 基于转换的错误驱动的学习方法 | 第12-13页 |
| 基于实例的规则学习方法 | 第13页 |
| 最大熵法 | 第13-14页 |
| ·基于语义的方法 | 第14页 |
| ·本文的工作和论文安排 | 第14-15页 |
| 第二章 识别算法的设计与实现 | 第15-21页 |
| ·识别算法设计 | 第16-17页 |
| ·算法实现 | 第17-19页 |
| 1. 预处理部分 | 第17-18页 |
| 2. 识别知识提取部分 | 第18-19页 |
| 3. 识别部分 | 第19页 |
| ·应用的模板 | 第19-21页 |
| 第三章 模板的性能分析 | 第21-35页 |
| ·词性构成模板概况 | 第21-22页 |
| ·对NN-NN模板的分析 | 第22-27页 |
| 1. 出现概况 | 第22页 |
| 2. NN-NN类型基本名词短语实例 | 第22-23页 |
| 3. 语法背景知识分析 | 第23页 |
| 4. 应用环境分析 | 第23-25页 |
| 5. 应用前后识别结果实例对比分析 | 第25-26页 |
| 6. 应用前后指标变化及原因分析 | 第26-27页 |
| ·对NN-NN-NN模板的分析 | 第27-31页 |
| 1. 出现概况 | 第27页 |
| 2. NN-NN-NN类型基本名词短语实例 | 第27-28页 |
| 3. 语法知识背景分析 | 第28页 |
| 4. 应用环境分析 | 第28-29页 |
| 5. 应用前后识别结果实例对比分析 | 第29-30页 |
| 6. 应用前后指标变化及原因分析 | 第30-31页 |
| ·对NR-NN模板的分析 | 第31-35页 |
| 1. 出现概况 | 第31页 |
| 2. NR-NN类型基本名词短语实例 | 第31-32页 |
| 3. 语法知识背景分析 | 第32页 |
| 4. 应用环境分析 | 第32-33页 |
| 5. 应用前后识别结果实例对比分析 | 第33-34页 |
| 6. 应用前后指标变化及原因分析 | 第34-35页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第35-38页 |
| ·实验结果及对比 | 第35-36页 |
| 1. 实验结果 | 第35页 |
| 2. 实验结果比较 | 第35-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-38页 |
| 第五章 结束语 | 第38-39页 |
| 参考书籍与文献 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40页 |