中文信息处理中若干技术的研究与实现
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
目录 | 第6-10页 |
第1章 引言 | 第10-13页 |
·中文信息处理研究概况 | 第10页 |
·中文信息处理的难点 | 第10-11页 |
·目前中文信息处理技术发展的态势 | 第11页 |
·本文研究工作的主要内容及贡献 | 第11-12页 |
·主要内容 | 第11-12页 |
·贡献 | 第12页 |
·本文的组织结构 | 第12-13页 |
第2章 中文信息处理基础 | 第13-50页 |
·中文信息处理基本概念 | 第13页 |
·字典组织构造 | 第13-16页 |
·概念概述 | 第13-14页 |
·词典的逻辑结构分析 | 第14-15页 |
·变量解释 | 第15-16页 |
·语料库介绍 | 第16-19页 |
·新华字典 | 第17页 |
·同义词词林扩展版 | 第17页 |
·人民日报标注语料 | 第17页 |
·句法树库 | 第17-18页 |
·中文文本分类语料库(复旦) | 第18页 |
·单文档自动文摘语料库 | 第18页 |
·知网 | 第18-19页 |
·分词 | 第19-23页 |
·分词的研究概况 | 第19-20页 |
·分词方法的基本策略 | 第20-22页 |
·本文采用的算法及实现 | 第22-23页 |
·词性标注 | 第23-28页 |
·词性标注的研究概况 | 第23-24页 |
·词性标注的基本策略 | 第24-26页 |
·本文采用的算法及实现 | 第26-28页 |
·句法分析 | 第28-39页 |
·句法分析的研究概况 | 第28-29页 |
·句法分析的基本策略 | 第29-32页 |
·本文采用的算法及实现 | 第32-39页 |
·语义分析 | 第39-41页 |
·语义分析的研究概况 | 第39页 |
·语义分析模型 | 第39-40页 |
·潜在语义分析 | 第40-41页 |
·文本表示 | 第41-47页 |
·向量空间模型 | 第41-42页 |
·权值计算方法 | 第42-43页 |
·特征选择 | 第43-45页 |
·本文采用的算法及实现 | 第45-47页 |
·平滑算法 | 第47-50页 |
·平滑算法概述 | 第47页 |
·典型平滑算法分析 | 第47-50页 |
第3章 中文信息分类 | 第50-60页 |
·国内外相关研究现状 | 第50页 |
·基本策略 | 第50-56页 |
·Zocchio算法 | 第50-51页 |
·贝叶斯分类 | 第51页 |
·k-近邻算法 | 第51-52页 |
·支持向量机 | 第52-54页 |
·决策树分类 | 第54-55页 |
·神经网络分类 | 第55-56页 |
·本文采用的算法及实现 | 第56-60页 |
·预处理 | 第56页 |
·算法描述 | 第56-59页 |
·性能分析 | 第59-60页 |
第4章 中文信息聚类 | 第60-69页 |
·国内外阳关研究现状 | 第60页 |
·基本策略 | 第60-65页 |
·基于层次的算法 | 第61页 |
·基于平面分割的算法 | 第61-63页 |
·基于密度的算法 | 第63页 |
·基于规则的模型的算法 | 第63页 |
·基于网格和子空间的算法 | 第63-64页 |
·遗传聚类算法 | 第64-65页 |
·本文采用的算法及实现 | 第65-69页 |
·基本思路 | 第65-66页 |
·算法描述 | 第66-68页 |
·性能分析 | 第68-69页 |
第5章 自动文摘 | 第69-76页 |
·国内外相关研究现状 | 第69页 |
·基本策略 | 第69-71页 |
·基于统计的自动文摘 | 第69-70页 |
·基于理解的自动文摘 | 第70-71页 |
·本文采用的算法及实现 | 第71-76页 |
·基本思路 | 第71-72页 |
·算法描述 | 第72-74页 |
·性能分析 | 第74-76页 |
第6章 中文信息检索 | 第76-82页 |
·国内外相关研究现状 | 第76页 |
·信息检索模型 | 第76-78页 |
·检索模型的定义 | 第76-77页 |
·布尔逻辑检索模型 | 第77页 |
·向量空间检索模型 | 第77-78页 |
·概率检索模型 | 第78页 |
·本文采用的算法及实现 | 第78-82页 |
·基本思想 | 第78-79页 |
·算法描述 | 第79-81页 |
·性能分析 | 第81-82页 |
第7章 总结和展望 | 第82-84页 |
·本文取得的成果 | 第82-83页 |
·进一步的工作 | 第83-84页 |
参考文献 | 第84-87页 |
附录 | 第87-90页 |
致谢 | 第90页 |