基于词典和概率统计的中文分词算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪 论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·分词研究现状 | 第13-16页 |
| ·ICTCLAS 汉语词法分析系统 | 第14-15页 |
| ·基于字标注的分词系统. | 第15-16页 |
| ·问题提出 | 第16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 中文分词概述 | 第18-29页 |
| ·中文分词中的基本问题 | 第18-20页 |
| ·汉语分词规范 | 第18-19页 |
| ·歧义切分问题 | 第19页 |
| ·未登录词问题 | 第19-20页 |
| ·基本分词方法 | 第20-23页 |
| ·基于字符串匹配的分词方法 | 第20-22页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第22-23页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第23页 |
| ·n 元语言模型 | 第23-25页 |
| ·N-最短路径方法 | 第25-27页 |
| ·基本思想 | 第26页 |
| ·模型求解 | 第26-27页 |
| ·中文分词研究的新思维 | 第27-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 中文新词识别 | 第29-38页 |
| ·新词识别简介 | 第29-31页 |
| ·新词的定义 | 第29-30页 |
| ·新词识别的研究现状 | 第30-31页 |
| ·候选新词的提取 | 第31-35页 |
| ·候选新词的分类 | 第31-32页 |
| ·新词识别步骤 | 第32-35页 |
| ·“重复串”新词判定策略 | 第35-37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于双向n 元模型含词位置信息的分词方法 | 第38-48页 |
| ·双向n 元语言模型 | 第38-42页 |
| ·逆向n 元语言模型 | 第38-39页 |
| ·双向三元语言模型 | 第39-42页 |
| ·词在句子中的位置信息 | 第42-44页 |
| ·基于双向三元模型的中文分词 | 第44-45页 |
| ·平滑处理 | 第45-46页 |
| 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第48-57页 |
| ·实验环境及测评指标 | 第48-50页 |
| ·实验环境及资源 | 第48-49页 |
| ·测评指标 | 第49-50页 |
| ·新词识别实验数据及分析 | 第50-52页 |
| ·实验结果 | 第50-51页 |
| ·结果分析 | 第51-52页 |
| ·中文分词实验 | 第52-55页 |
| ·系统说明 | 第52页 |
| ·系统演示 | 第52-54页 |
| ·系统实验一 | 第54-55页 |
| ·系统实验二 | 第55页 |
| ·分词方法的比较 | 第55-56页 |
| 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文工作成果总结 | 第57-58页 |
| ·工作中不足及展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第63-64页 |
