| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·多词表达的研究背景 | 第8-9页 |
| ·多词表达分类的研究意义 | 第9-10页 |
| ·多词表达研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 多词表达相关研究技术概述 | 第13-31页 |
| ·多词表达概述 | 第13-14页 |
| ·多词表达抽取方法介绍 | 第14-18页 |
| ·国内语言学界对多词表达的抽取方法 | 第14页 |
| ·自然语言处理界对多词表达的抽取方法 | 第14-18页 |
| ·多词表达分类方法介绍 | 第18-27页 |
| ·基于语义相似度的分类方式 | 第19-22页 |
| ·基于向量空间模型的分类方式 | 第22-27页 |
| ·VNC结构多词表达的语料库的建立 | 第27-31页 |
| ·语料库描述 | 第28页 |
| ·训练语料选择的原则 | 第28-31页 |
| 第三章 VN结构多词表达抽取研究 | 第31-36页 |
| ·语料准备 | 第31-33页 |
| ·基于Log Likely-hood(LLR)的VN结构多词表达抽取 | 第33-36页 |
| ·算法介绍 | 第33-34页 |
| ·抽取实验流程 | 第34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 第四章 VNC结构多词表达的分类研究 | 第36-47页 |
| ·语料标注 | 第36页 |
| ·分类方案 | 第36-37页 |
| ·VNC结构多词表达的分类方法 | 第37-39页 |
| ·语义相似度作为分类器 | 第39-41页 |
| ·运用VSM分类的结果 | 第41-44页 |
| ·运用HowNet和VSM共同分类的结果 | 第44-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |