基于Web的未登录词翻译技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| ·课题背景 | 第9-11页 |
| ·相关工作 | 第11-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·语料 | 第14-15页 |
| ·本文的论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 缩略语的识别和全称提取 | 第16-24页 |
| ·基于搜索引擎的缩略语全称挖掘 | 第17-19页 |
| ·缩略语全称候选的识别 | 第17-18页 |
| ·过滤缩略语全称候选 | 第18-19页 |
| ·基于维基百科的缩略语全称挖掘 | 第19-22页 |
| ·无歧义页 | 第19-20页 |
| ·检索结果页 | 第20-21页 |
| ·可链接到无歧义页 | 第21页 |
| ·文章页 | 第21-22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 维基百科中OOV 译文挖掘 | 第24-29页 |
| ·维基百科的篇章结构和语言特性 | 第24-26页 |
| ·目标存在环境下的OOV 译文挖掘 | 第26-27页 |
| ·实验及分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 搜索引擎中OOV 译文挖掘 | 第29-54页 |
| ·双语摘要资源获取 | 第29-34页 |
| ·目标缺失环境 | 第30-31页 |
| ·基于搜索引擎的跨语言扩展 | 第31-33页 |
| ·基于维基百科的跨语言扩展 | 第33-34页 |
| ·候选多词单元的提取 | 第34-41页 |
| ·汉语自动分词 | 第35-36页 |
| ·常用基于统计多词单元抽取方法 | 第36-38页 |
| ·基于LLR 值的层次归约算法 | 第38-41页 |
| ·最佳译文的选择 | 第41-45页 |
| ·频度-距离模型 | 第42页 |
| ·表层模板匹配模型 | 第42-43页 |
| ·音译模型 | 第43-45页 |
| ·混合译文挖掘模型 | 第45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-53页 |
| ·查询词扩展实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·多词单元抽取实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·最佳译文选择模型实验结果及分析 | 第51-52页 |
| ·信息资源的适用性对比实验 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-58页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
