| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 词义消歧研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 汉语词义消歧研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 未登录词词义预测研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 相关研究存在的主要问题 | 第16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.5 本文的组织安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于序列标注的汉语词义消歧 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 基于序列标注的汉语词义消歧任务描述 | 第20-21页 |
| 2.3 词义消歧的序列标注模型 | 第21-23页 |
| 2.3.1 基于最大熵模型的词义消歧 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于条件随机场模型的词义消歧 | 第22-23页 |
| 2.4 词义消歧特征 | 第23-28页 |
| 2.4.1 词形特征 | 第24页 |
| 2.4.2 词性特征 | 第24-25页 |
| 2.4.3 词义特征 | 第25-27页 |
| 2.4.4 特征模板 | 第27-28页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第28-32页 |
| 2.5.1 语料库来源及评价指标 | 第28-29页 |
| 2.5.2 基于最大熵模型的词义消歧实验结果 | 第29-30页 |
| 2.5.3 基于CRF模型的词义消歧实验结果 | 第30页 |
| 2.5.4 两种模型的词义消歧结果对比与分析 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于词向量的汉语词义消歧 | 第33-52页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 基于语义相似度的词义消歧 | 第34-39页 |
| 3.2.1 基于语义相似度的词义消歧框架 | 第34页 |
| 3.2.2 歧义词词义候选的缩减 | 第34-37页 |
| 3.2.3 词向量的学习 | 第37-38页 |
| 3.2.4 基于语义相似度的消歧 | 第38-39页 |
| 3.3 基于神经网络最大熵模型的词义消歧 | 第39-40页 |
| 3.3.1 基于神经网络最大熵模型的消歧框架 | 第39页 |
| 3.3.2 神经网络最大熵模型 | 第39-40页 |
| 3.3.3 词义消歧的特征 | 第40页 |
| 3.4 词义消歧语料的扩展 | 第40-43页 |
| 3.4.1 语料扩展消歧框架 | 第40-41页 |
| 3.4.2 语料扩展原则 | 第41-43页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第43-51页 |
| 3.5.1 语料库来源及评价指标 | 第43页 |
| 3.5.2 基线系统 | 第43-45页 |
| 3.5.3 基于相似度的词义消歧实验结果及分析 | 第45-47页 |
| 3.5.4 基于神经网络最大熵模型的实验结果及分析 | 第47-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于词向量的汉语未登录词词义预测 | 第52-67页 |
| 4.1 引言 | 第52-53页 |
| 4.2 汉语未登录词的特点 | 第53-54页 |
| 4.3 汉语未登录词词义预测问题描述 | 第54-55页 |
| 4.4 汉语未登录词词义候选构造 | 第55-59页 |
| 4.4.1 基于词性的词义候选构造 | 第55-56页 |
| 4.4.2 基于语素的词义候选构造 | 第56-58页 |
| 4.4.3 基于聚类的词义候选构造 | 第58-59页 |
| 4.4.4 多方法融合的词义候选构造 | 第59页 |
| 4.5 汉语未登录词词义预测 | 第59-62页 |
| 4.5.1 词向量的学习 | 第60-62页 |
| 4.5.2 基于语义相似度的词义预测 | 第62页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第62-66页 |
| 4.6.1 实验数据与测评指标 | 第62-63页 |
| 4.6.2 词义候选构造实验结果 | 第63-64页 |
| 4.6.3 词义预测实验结果 | 第64-66页 |
| 4.7 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第76页 |