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汉英动词次范畴相关技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-16页
第1章 绪论第16-31页
   ·本文研究的背景和意义第16-19页
     ·研究背景第16-17页
     ·研究意义第17-19页
   ·国内外研究现状综述第19-26页
     ·基本概念和术语第19-20页
     ·次范畴化信息的定义第20-21页
     ·英语动词次范畴化研究第21-23页
     ·汉语动词次范畴化研究第23页
     ·本文研究基础第23-25页
     ·研究现状分析第25-26页
   ·本文的主要研究内容第26-31页
     ·拟解决的关键问题第26-28页
     ·本文组织结构第28-31页
第2章 面向真实数据的格式噪音过滤第31-46页
   ·引言第31-32页
   ·文本的正则化第32-35页
     ·格式噪音过滤第32-33页
     ·噪音类型归纳第33-35页
   ·基于统一模型的噪音过滤第35-38页
     ·基于序列标注方式的统一模型第35-37页
     ·统一模型和使用的特征第37-38页
   ·实验第38-45页
     ·含有格式噪音的真实文本数据第38-39页
     ·基准对比方法第39-40页
     ·实验结果第40-42页
     ·结果分析第42-44页
     ·名实体识别实验第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第3章 汉语分词与词性标注第46-61页
   ·引言第46-47页
   ·目前汉语词法分析现状第47-49页
   ·无向图模型第49-50页
   ·基于分类器融合和无向图模型的汉语词法分析第50-57页
     ·基于分类器融合的汉语自动分词第50-52页
     ·基于无向图的一体化汉语分词与词性标注第52-55页
     ·分词与词性标注使用特征第55-57页
   ·实验第57-60页
     ·实验结果第57-58页
     ·结果分析第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第4章 动词次范畴所需语言知识自动获取第61-79页
   ·引言第61-62页
   ·相关研究与难点分析第62-65页
     ·SCF 自动获取相关研究第62-63页
     ·基于论元的SCF 自动获取的难点第63-65页
   ·面向SCF 自动获取的主动学习第65-66页
   ·基于主动学习的语言学知识自动抽取第66-70页
     ·问题分析与定义第66-67页
     ·论元对应关系自动抽取第67-70页
   ·实验第70-78页
     ·含有句法分析错误的数据第70-72页
     ·论元对应关系获取结果第72-74页
     ·结果分析第74-78页
   ·本章小结第78-79页
第5章 有指导的汉语动词次范畴自动分析第79-95页
   ·引言第79-80页
   ·动词次范畴自动获取技术第80-82页
   ·有指导的汉语动词次范畴获取第82-84页
     ·基于论元的汉语动词次范畴分析第82-84页
     ·以机器学习的方式使用规则第84页
   ·间隙加权子序列核函数第84-90页
     ·支持向量机第84-86页
     ·核函数第86-87页
     ·间隙加权子序列核函数第87-90页
   ·实验第90-94页
     ·实验数据第90-91页
     ·实验结果第91-92页
     ·SCF 整句分析结果第92-94页
   ·本章小结第94-95页
第6章 汉英动词次范畴论元等价对自动获取及应用第95-111页
   ·引言第95-96页
   ·汉英动词次范畴描写形式第96-99页
   ·统计机器翻译研究简介第99-103页
     ·SMT 发展过程第100-102页
     ·基于短语的SMT 开源工具第102-103页
     ·短语等价对概率构建方法第103页
   ·汉英论元对应关系自动抽取第103-107页
     ·自动抽取整体流程第103-105页
     ·汉英论元对应关系主动获取算法第105-106页
     ·基于汉英等价论元的短语对抽取第106-107页
   ·实验第107-110页
     ·汉英论元对应关系自动获取结果第107-109页
     ·汉英论元对应关系在SMT 中的应用第109-110页
   ·本章小结第110-111页
结论第111-113页
参考文献第113-122页
附录第122-125页
 附录A 汉语词性标注集第122-124页
 附录B 汉语树库短语标记集第124-125页
攻读学位期间发表的学术论文第125-127页
致谢第127-129页
个人简历第129页

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