| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第15-21页 |
| 1.1 课题提出 | 第15页 |
| 1.2 研究意义 | 第15-17页 |
| 1.2.1 情报学方面 | 第15-16页 |
| 1.2.2 自然语言处理方面 | 第16-17页 |
| 1.3 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 研究技术路线 | 第18页 |
| 1.5 本文研究的创新点 | 第18-19页 |
| 1.6 文章结构和所用资源 | 第19-21页 |
| 1.6.1 文章结构 | 第19-20页 |
| 1.6.2 研究所用资源 | 第20-21页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第21-38页 |
| 2.1 面向网络获取相关英汉双语平行语料的概述 | 第21-22页 |
| 2.2 词汇句法功能分布的相关研究概况 | 第22-28页 |
| 2.2.1 词汇句法功能的概念 | 第22页 |
| 2.2.2 词汇句法功能相关研究概述 | 第22-25页 |
| 2.2.3 洛特卡定律的研究概况 | 第25-28页 |
| 2.3 短语结构知识抽取的相关研究综述 | 第28-33页 |
| 2.3.1 短语结构抽取研究总体概况 | 第28-30页 |
| 2.3.2 介宾短语结构知识抽取研究现状 | 第30-33页 |
| 2.4 类别知识挖掘的相关研究 | 第33-36页 |
| 2.4.1 双语或多语词汇序列在文本聚类中的相关研究 | 第33-34页 |
| 2.4.2 英汉双语聚类中的停用词和词干或词形还原相关研究 | 第34-35页 |
| 2.4.3 双语或多语词汇和词性序列知识在文本聚类中的相关研究 | 第35-36页 |
| 2.5 小结 | 第36-38页 |
| 第3章 面向网络的英汉双语平行语料库自动构建 | 第38-47页 |
| 3.1 确定获取语料网站和制定抓取词汇底表 | 第38-41页 |
| 3.1.1 确定获取语料网站 | 第38-40页 |
| 3.1.2 制定抓取网页的底表 | 第40-41页 |
| 3.2 网页的抓取和英汉双语平行语料的抽取 | 第41-46页 |
| 3.2.1 含有英汉双语平行语料网页的抓取 | 第41-43页 |
| 3.2.2 英汉双语平行语料对的抽取和后续整理和加工 | 第43-46页 |
| 3.3 小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于英汉双语平行语料库的词汇句法功能分布复杂度呈现规律的知识挖掘 | 第47-88页 |
| 4.1 词汇句法功能分布复杂度统计数据源简介和句法结构调整 | 第47-62页 |
| 4.1.1 统计数据来源简介 | 第47-51页 |
| 4.1.2 相应句法结构调整 | 第51-62页 |
| 4.2 词汇句法功能分布复杂度的获取 | 第62-74页 |
| 4.2.1 基于调整结果完成对树库的结构转换 | 第62-64页 |
| 4.2.2 词汇句法功能分布复杂度的获取 | 第64-74页 |
| 4.3 词汇句法功能分布复杂度的洛特卡现象揭示 | 第74-86页 |
| 4.3.1 英汉词汇句法功能分布复杂度分析 | 第74-81页 |
| 4.3.2 英汉词汇句法功能分布复杂度的洛特卡现象 | 第81-86页 |
| 4.4 小结 | 第86-88页 |
| 第5章 基于英汉双语平行语料库的短语结构知识抽取——以介宾短语结构为例 | 第88-116页 |
| 5.1 英汉双语介宾短语结构句法特征统计分析 | 第88-103页 |
| 5.1.1 句法功能与外部连接 | 第88-93页 |
| 5.1.2 介宾短语结构内部句法特征分析 | 第93-103页 |
| 5.2 有关介宾短语结构知识抽取模型构建的相关介绍和预处理 | 第103-112页 |
| 5.2.1 相关统计机器学习模型简介和确定 | 第104-106页 |
| 5.2.2 机器学习工具选择和语料预处理 | 第106-109页 |
| 5.2.3 机器学习特征模板的确定 | 第109-111页 |
| 5.2.4 知识抽取模型构建的整个流程和评价方法 | 第111-112页 |
| 5.3 介宾短语结构知识抽取模型的确定和英汉双语介宾短语结构知识的抽取 | 第112-115页 |
| 5.3.1 基于自身特征模板的知识抽取模型训练和性能对比 | 第112-114页 |
| 5.3.2 基于添加特征模板的汉英介宾短语结构知识抽取模型构建 | 第114-115页 |
| 5.3.3 面向英汉双语平行语料库的英汉介宾短语结构知识抽取 | 第115页 |
| 5.4 小结 | 第115-116页 |
| 第6章 基于英汉双语平行语料库的复杂短语级类别知识挖掘 | 第116-133页 |
| 6.1 面向英汉双语专门复杂短语平行语料的聚类和词干或词形算法确定 | 第116-119页 |
| 6.1.1 基于实验的类别知识挖掘聚类算法确定 | 第116-118页 |
| 6.1.2 基于实验的英语词干或词形还原算法确定 | 第118-119页 |
| 6.2 语料的预处理和相关统计 | 第119-123页 |
| 6.2.1 语料简介 | 第119-121页 |
| 6.2.2 英汉双语复杂短语平行语料的字符处理 | 第121-122页 |
| 6.2.3 中英文预处理 | 第122-123页 |
| 6.3 面向英汉双语复杂短语平行语料的词性选择 | 第123-126页 |
| 6.4 基于英汉双语复杂短语平行语料的类别知识挖掘 | 第126-132页 |
| 6.4.1 英汉双语词汇特征在类别知识挖掘中的性能 | 第126-129页 |
| 6.4.2 基于英汉词性的英汉双语复杂短语平行语料类别知识挖掘 | 第129-132页 |
| 6.5 小结 | 第132-133页 |
| 第7章 结语 | 第133-135页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第133-134页 |
| 7.2 下一步的研究计划 | 第134-135页 |
| 参考文献 | 第135-143页 |
| 附录1 相关词性标注集和训练模板 | 第143-152页 |
| 附录2 攻读博士学位期间主要科研成果及奖励 | 第152-156页 |
| 致谢 | 第156-158页 |
