| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-19页 |
| ·本文的目的及意义 | 第7-9页 |
| ·层次分类标签和自动网页分类 | 第7-8页 |
| ·口语和语音合成系统 | 第8页 |
| ·关键词和信息检索 | 第8-9页 |
| ·与本文密切相关的研究 | 第9页 |
| ·词性标注介绍 | 第9-14页 |
| ·词的分类 | 第9-10页 |
| ·英语上的词性和Penn Treebank标注集 | 第10-11页 |
| ·任务的定义和难度 | 第11-12页 |
| ·系统评价 | 第12-13页 |
| ·研究发展历史 | 第13-14页 |
| ·现有方法综述 | 第14-17页 |
| ·基于规则的词性标注-ENGTWOL | 第15页 |
| ·HMM模型标注算法 | 第15-16页 |
| ·条件随机域词性标注器 | 第16-17页 |
| ·基于转换的标注-TBL | 第17页 |
| ·本文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 层次分类标签与长句的区别 | 第19-25页 |
| ·整体结构 | 第19-20页 |
| ·句法 | 第20-21页 |
| ·首字母大小写 | 第21-22页 |
| ·词性分布 | 第22页 |
| ·后置 | 第22-23页 |
| ·上下文 | 第23-25页 |
| 第三章 层次分类标签上的词性标注算法 | 第25-35页 |
| ·最大熵模型 | 第25-28页 |
| ·最大熵原理 | 第25页 |
| ·最大熵模型的优势 | 第25-26页 |
| ·词性标注模型构造 | 第26页 |
| ·参数估计 | 第26-28页 |
| ·解码算法-Beam Search | 第28页 |
| ·新标记-PATH | 第28-29页 |
| ·特征选取 | 第29-30页 |
| ·外部知识库 | 第30-32页 |
| ·InWordNet | 第30-31页 |
| ·InWikipedia | 第31-32页 |
| ·评测指标 | 第32页 |
| ·实验设置及结果 | 第32-35页 |
| 第四章 分类标签的词性标注系统在自动网页分类中的应用 | 第35-42页 |
| ·自动网页分类介绍 | 第35页 |
| ·向量空间模型VSM | 第35-36页 |
| ·使用VSM的网页分类系统 | 第36-39页 |
| ·系统框架 | 第36-37页 |
| ·网页预处理 | 第37-38页 |
| ·网页文本表示 | 第38页 |
| ·预设类别表示 | 第38-39页 |
| ·相似度计算 | 第39页 |
| ·实验 | 第39-42页 |
| ·实验数据 | 第39-40页 |
| ·评测指标 | 第40页 |
| ·实验结果和分析 | 第40-42页 |
| 第五章 总结和展望 | 第42-44页 |
| ·本文内容总结 | 第42页 |
| ·未来研究工作展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读硕士期间主要工作 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |