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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

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