| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·词义消歧的提出及研究意义 | 第9-10页 |
| ·词义消歧的定义 | 第9页 |
| ·词义消歧的意义 | 第9-10页 |
| ·词义消歧的研究状况 | 第10-15页 |
| ·词义消歧的研究现状 | 第10-14页 |
| ·汉语词义消歧主要研究成果 | 第14-15页 |
| ·词义消歧的评测方法 | 第15页 |
| ·本文工作 | 第15-17页 |
| 2 DR-AdaBoost算法 | 第17-22页 |
| ·AdaBoost算法 | 第17-19页 |
| ·DR-AdaBoost算法 | 第19-22页 |
| ·弱学习器及弱假设 | 第19-20页 |
| ·面向WSD的DR-AdaBoost算法 | 第20-22页 |
| 3 Bootstrapping算法 | 第22-28页 |
| ·产生背景 | 第22-24页 |
| ·基于双语语料的方法 | 第22-23页 |
| ·Bootstrapping算法 | 第23-24页 |
| ·Bootstrapping算法 | 第24-28页 |
| ·研究目的 | 第24页 |
| ·算法组成 | 第24页 |
| ·算法描述 | 第24-26页 |
| ·主要参数 | 第26-28页 |
| 4 基于Bootstrapping的词义消歧 | 第28-45页 |
| ·特征提取 | 第28-30页 |
| ·上下文的有效范围 | 第28-29页 |
| ·特征类型 | 第29-30页 |
| ·基本分类器的选择 | 第30-38页 |
| ·支持向量机 | 第31-37页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第37-38页 |
| ·最可信样本的选取 | 第38-43页 |
| ·参数平滑 | 第39-42页 |
| ·分组策略 | 第42-43页 |
| ·流程描述 | 第43-45页 |
| 5 实验结果与分析 | 第45-54页 |
| ·实验语料及评测标准 | 第45-48页 |
| ·实验语料 | 第45页 |
| ·同义词词林简介 | 第45-48页 |
| ·基于DR-AdaBoost算法的词义消歧结果与分析 | 第48-49页 |
| ·基于Bootstrapping算法的词义消歧结果与分析 | 第49-54页 |
| ·基本分类器的选取结果 | 第49-50页 |
| ·最可信样本的选取结果 | 第50页 |
| ·分组策略Bootstrapping算法中的最优化参数选取 | 第50-51页 |
| ·分组策略Bootstrapping算法与贝叶斯算法的比较 | 第51-52页 |
| ·不同种子集规模上的实验结果 | 第52页 |
| ·不同规模未标注语料对分组策略Bootstrapping算法的影响 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录A 词义标注语料示范 | 第60-62页 |
| 附录B 词义未标语料示范 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
