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基于知识自动获取的无指导译文消歧方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第1章 绪论第14-36页
   ·本文研究的背景和意义第14-16页
     ·研究背景第14-15页
     ·研究意义第15-16页
   ·相关研究综述第16-31页
     ·有指导的消歧方法第19-22页
     ·无指导的消歧方法第22-27页
     ·半指导的消歧方法第27-28页
     ·国内相关研究第28-30页
     ·统计译文消歧研究的关键问题第30-31页
   ·领域相关国际评测会议第31-33页
   ·本文研究课题来源及主要研究内容第33-36页
     ·课题来源第33页
     ·主要研究内容第33-34页
     ·论文结构第34-36页
第2章 基于自动获取目标语带标记语料的译文消歧第36-59页
   ·引言第36-37页
   ·自动获取目标语语义实例第37-38页
   ·基于目标语语义分类的统计消歧模型第38-49页
     ·消歧框架第38-40页
     ·贝叶斯统计分类模型第40-43页
     ·实验与讨论分析第43-47页
     ·改进实验与讨论第47-49页
   ·基于等价伪译词的无指导译文消歧模型第49-57页
     ·相关概念第49-51页
     ·等价伪译词基本思想第51-54页
     ·利用等价伪译词进行无指导译文消歧第54-57页
   ·本章小结第57-59页
第3章 挖掘Web 双语词汇语义关系的译文消歧第59-93页
   ·引言第59-60页
   ·词汇关联度的计算第60-63页
   ·基于间接关联的译文消歧第63-80页
     ·间接关联第63-64页
     ·基本假设第64-65页
     ·双语间接Web 关联度的计算第65-68页
     ·利用Web_IA 进行译文消歧第68-72页
     ·实验与讨论分析第72-80页
   ·双语相关度方法:Web 作为语义词典第80-92页
     ·Web 可视为单语语义词典第81-82页
     ·扩展至双语范畴第82-83页
     ·利用Web 挖掘WBR第83-86页
     ·利用WBR 进行无指导译文消歧第86-87页
     ·实验第87-92页
   ·本章小结第92-93页
第4章 基于N-gram 语言模型的译文消歧第93-114页
   ·引言第93-94页
   ·统计语言模型第94-95页
     ·统计语言模型定义第94页
     ·标准N-gram 语言模型第94-95页
     ·词类N-gram 语言模型第95页
   ·基于N-gram 的译文消歧模型第95-100页
     ·基本假设第95-97页
     ·利用语言模型进行译文消歧第97-98页
     ·对N-gram 语言序列概率的统计计算第98页
     ·具体消歧流程第98-100页
   ·实验第100-106页
     ·评测语料及Baseline第100页
     ·利用知网形成评测歧义词的同义词集合第100-101页
     ·实验与讨论分析第101-106页
   ·语义模型方法与语言模型方法的比较第106-112页
     ·利用语义相关的消歧对比模型第107-108页
     ·实验及讨论第108-110页
     ·性能上限第110-112页
     ·对各方法在知识获取及利用上的比较第112页
   ·本章小结第112-114页
第5章 面向译文消歧的双语语义词典自动构建第114-140页
   ·引言第114页
   ·现有词典资源及相关研究第114-118页
     ·现有词典资源第114-117页
     ·相关研究第117-118页
   ·基于HowNet 及WordNet 的词语相似度计算第118-123页
     ·HowNet第118页
     ·基于HowNet 的词语相似度计算第118-120页
     ·WordNet第120-121页
     ·基于WordNet 的词语相似度计算第121-123页
   ·双语语义词典自动构建第123-138页
     ·大规模英汉双语平行语料库的词对齐及统计第124-126页
     ·双语语义词典自动构建第126-138页
     ·词典规模及讨论第138页
   ·本章小节第138-140页
结论第140-143页
参考文献第143-165页
附录第165-172页
攻读博士学位期间发表的论文第172-174页
致谢第174-175页
个人简历第175页

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