| 摘 要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第9-12页 |
| ·课题的研究工作 | 第12-13页 |
| 2 分词算法综述 | 第13-23页 |
| ·基于人工词典的分词 | 第13-15页 |
| ·基于统计的无督导分词 | 第15-19页 |
| ·基于机器学习的分词 | 第19-23页 |
| 3 基于半督导机器学习的分词算法 | 第23-45页 |
| ·模型选取 | 第23-26页 |
| ·数据平滑 | 第26-28页 |
| ·基于最大期望算法的语言模型训练 | 第28-33页 |
| ·基于互信息的词典修剪 | 第33-39页 |
| ·基于主动学习的分词算法 | 第39-45页 |
| 4 算法实现 | 第45-51页 |
| ·开发平台 | 第45页 |
| ·数据库设计 | 第45-46页 |
| ·系统结构 | 第46-49页 |
| ·参数和阈值的设置 | 第49-51页 |
| 5 实验及结果分析 | 第51-57页 |
| ·实验条件 | 第51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文总结 | 第57页 |
| ·课题展望 | 第57-59页 |
| 致 谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录1 分词样例 | 第63-65页 |