摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第1章 绪论 | 第10-15页 |
·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
·国内外对术语自动获取的研究 | 第11-13页 |
·国外的研究状况 | 第11-12页 |
·国内的研究状况 | 第12-13页 |
·主要工作与本文组织 | 第13-15页 |
第2章 术语学与术语的形式化概念 | 第15-23页 |
·术语学简介 | 第15-16页 |
·术语形式化界定的研究 | 第16-18页 |
·术语定义的研究 | 第18-19页 |
·术语的特征 | 第19-22页 |
·简单术语与复杂术语 | 第19-20页 |
·术语的领域特征 | 第20页 |
·术语的结构特征 | 第20-21页 |
·术语的单元性与术语性 | 第21-22页 |
·本章小结 | 第22-23页 |
第3章 基于改进的互信息判别术语单元性方法的研究 | 第23-36页 |
·判别术语单元性的相关统计参数的研究 | 第23-25页 |
·频率 | 第23-24页 |
·互信息 | 第24-25页 |
·一种基于改进的互信息的术语抽取方法 | 第25-30页 |
·基于互信息的术语抽取方法 | 第25-26页 |
·基于改进的互信息的术语抽取方法 | 第26-30页 |
·语料预处理相关技术的研究 | 第30-31页 |
·N元统计模型 | 第30页 |
·后缀数组 | 第30-31页 |
·过滤方法的相关研究 | 第31-32页 |
·独立词概率 | 第32页 |
·位置成词概率 | 第32页 |
·实验结果和分析 | 第32-35页 |
·统计参数C-MI的性能评测 | 第32-35页 |
·利用参数C-MI抽取的部分词语 | 第35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第4章 基于统计与语言学相结合的术语领域性判别方法的研究 | 第36-47页 |
·判别术语领域性的相关统计参数的研究 | 第36-37页 |
·信息熵 | 第36-37页 |
·相对频比 | 第37页 |
·基于术语定义信息的术语领域性判别方法 | 第37-41页 |
·基于语言学的术语定义匹配模板 | 第38-40页 |
·基于隶属度的术语定义语句计算公式 | 第40-41页 |
·基于统计信息与语言学信息的术语领域性判别方法 | 第41-43页 |
·实验结果与分析 | 第43-46页 |
·利用信息熵与术语定义进行术语选择的结果对比 | 第43-44页 |
·几种术语选择方法的精度对比结果 | 第44-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第5章 系统设计与实现 | 第47-58页 |
·系统功能 | 第47页 |
·系统架构 | 第47-48页 |
·术语单元性判别模块的设计与实现 | 第48-52页 |
·语料预处理模块的实现 | 第49-50页 |
·术语抽取模块的实现 | 第50-51页 |
·术语过滤模块的实现 | 第51-52页 |
·术语领域性判别模块的设计与实现 | 第52-55页 |
·词语的定义隶属度统计 | 第52-53页 |
·术语选择模块的实现 | 第53-55页 |
·术语抽取系统的评测 | 第55-57页 |
·实验设置 | 第55页 |
·实验结果和分析 | 第55-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
结论 | 第58-60页 |
参考文献 | 第60-65页 |
致谢 | 第65页 |