| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第13-23页 |
| 1.1 中文文本自动校对的研究背景和意义 | 第13页 |
| 1.2 文本校对的国内外研究现状分析 | 第13-16页 |
| 1.2.1 英文文本自动校对研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 中文文本自动校对研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 中英文文本自动校对比较 | 第15-16页 |
| 1.3 中文文本自动校对技术研究 | 第16-21页 |
| 1.3.1 中文文本错误类型分析 | 第16-17页 |
| 1.3.2 中文文本自动校对技术评价指标 | 第17-18页 |
| 1.3.3 中文文本自动校对技术研究 | 第18-21页 |
| 1.4 本文主要工作及结构安排 | 第21-23页 |
| 第2章 中文文本校对相关知识简介 | 第23-29页 |
| 2.1 语料库与语言知识库 | 第23-24页 |
| 2.1.1 语料库 | 第23页 |
| 2.1.2 语言知识库 | 第23-24页 |
| 2.2 语言模型 | 第24-25页 |
| 2.2.1 语言模型简介 | 第24页 |
| 2.2.2 语言模型性能评价 | 第24-25页 |
| 2.2.3 数据平滑 | 第25页 |
| 2.3 自动分词技术 | 第25-27页 |
| 2.3.1 自动分词技术中的基本问题 | 第25-26页 |
| 2.3.2 汉语分词方法简介 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于统计特征的同音词局部校对 | 第29-40页 |
| 3.1 基于二元模型的中文同音词自动校对 | 第29-35页 |
| 3.1.1 N-gram语言模型 | 第29-30页 |
| 3.1.2 二元模型的统计 | 第30页 |
| 3.1.3 自动校对的基础准备 | 第30-33页 |
| 3.1.4 基于二元模型自动查错纠错算法 | 第33-35页 |
| 3.2 基于上下文语境的中文同音词自动校对 | 第35-38页 |
| 3.2.1 上下文语境模型 | 第35页 |
| 3.2.2 上下文语境的统计 | 第35-36页 |
| 3.2.3“上下文语境+二元模型”查错纠错算法 | 第36-38页 |
| 3.3 同义词泛化 | 第38-39页 |
| 3.3.1 同义词泛化 | 第38页 |
| 3.3.2 特征同义词泛化在同音词校对中应用 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于汉语搭配的同音词远距离校对 | 第40-47页 |
| 4.1 汉语搭配简介 | 第40-41页 |
| 4.2 搭配的自动获取 | 第41-45页 |
| 4.3 基于搭配的同音词校对 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 中文非词错误校对 | 第47-51页 |
| 5.1 中文非词错误 | 第47页 |
| 5.2 模糊匹配算法 | 第47-49页 |
| 5.3 中文非词错误校对 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 系统实现及实验结果分析 | 第51-62页 |
| 6.1 系统框架 | 第51-52页 |
| 6.2 系统流程图 | 第52-56页 |
| 6.3 实验结果及分析 | 第56-61页 |
| 6.3.1 同音词校对 | 第56-59页 |
| 6.3.2 非词错误校对 | 第59-61页 |
| 6.3.3 与MS-Word文字处理软件的对比试验 | 第61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结和展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士期间所发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |