摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.2 研究意义 | 第11-12页 |
1.3 研究现状 | 第12-15页 |
1.3.1 基于规则的方法 | 第12-13页 |
1.3.2 基于统计的方法 | 第13-14页 |
1.3.3 规则和统计相结合的方法 | 第14-15页 |
1.4 新词抽取的难点 | 第15-16页 |
1.5 本文的主要工作和创新点 | 第16-17页 |
1.5.1 本文的主要工作 | 第16页 |
1.5.2 创新点 | 第16-17页 |
1.6 本文的结构安排 | 第17-18页 |
第2章 相关技术 | 第18-28页 |
2.1 基于普通统计特征的新词抽取方法 | 第18-21页 |
2.1.1 多种统计特征 | 第18-20页 |
2.1.2 统计特征的应用 | 第20-21页 |
2.2 基于SVM的新词发现模型 | 第21-22页 |
2.2.1 SVM的原理 | 第21页 |
2.2.2 SVM的常用核函数 | 第21-22页 |
2.3 基于HMM的新词发现模型 | 第22-23页 |
2.3.1 HMM在新词发现上的应用 | 第22页 |
2.3.2 HMM原理 | 第22-23页 |
2.4 基于CRF的新词发现模型 | 第23-24页 |
2.5 常用分词算法 | 第24-26页 |
2.5.1 基于字符串匹配的分词方法 | 第24-25页 |
2.5.2 基于统计的分词方法 | 第25-26页 |
2.5.3 基于理解的分词方法 | 第26页 |
2.5.4 分词方法的难点 | 第26页 |
2.6 本章小结 | 第26-28页 |
第3章 基于领域特殊性和统计语言知识的新词抽取方法 | 第28-37页 |
3.1 新词特性分析 | 第28-29页 |
3.2 新词抽取方法概述 | 第29页 |
3.3 基于领域特殊性的垃圾串过滤 | 第29-31页 |
3.3.1 语料预处理 | 第30-31页 |
3.3.2 抽取n-gram | 第31页 |
3.3.3 优化n-gram | 第31页 |
3.3.4 基于领域特殊性的过滤算法 | 第31页 |
3.4 基于统计语言知识的新词抽取 | 第31-33页 |
3.4.1 词频 | 第32页 |
3.4.2 内部结合紧密性 | 第32-33页 |
3.4.3 统计特征的结合 | 第33页 |
3.5 实验分析 | 第33-35页 |
3.5.1 实验环境 | 第33页 |
3.5.2 数据集 | 第33-34页 |
3.5.3 评价标准 | 第34页 |
3.5.4 实验结果和分析 | 第34-35页 |
3.5.5 参数调整 | 第35页 |
3.6 方法的缺点 | 第35-36页 |
3.7 本章小结 | 第36-37页 |
第4章 新词抽取方法的优化 | 第37-46页 |
4.1 统计特征的优化 | 第37-41页 |
4.1.1 词频 | 第37页 |
4.1.2 内部凝聚度 | 第37-38页 |
4.1.3 自由度 | 第38-40页 |
4.1.4 统计特征的结合 | 第40-41页 |
4.2 实验分析 | 第41-45页 |
4.2.1 实验结果和分析 | 第41-43页 |
4.2.2 不同统计特征的评估 | 第43-44页 |
4.2.3 参数调整 | 第44-45页 |
4.3 本章小结 | 第45-46页 |
第5章 新词抽取方法的应用验证 | 第46-53页 |
5.1 新词抽取方法在中文分词系统中的应用 | 第46-48页 |
5.1.1 NLPIR分词系统简介 | 第46-47页 |
5.1.2 数据集 | 第47页 |
5.1.3 评价标准 | 第47页 |
5.1.4 实验结果和分析 | 第47-48页 |
5.2 英文领域词语的抽取 | 第48-52页 |
5.2.1 方法说明 | 第48-49页 |
5.2.2 数据集 | 第49页 |
5.2.3 评价标准 | 第49页 |
5.2.4 参数调整 | 第49-50页 |
5.2.5 实验结果和分析 | 第50-52页 |
5.3 本章小结 | 第52-53页 |
结论 | 第53-54页 |
参考文献 | 第54-58页 |
附录 | 第58-59页 |
攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第59-60页 |
致谢 | 第60页 |