基于平行语料库的双语术语抽取
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 基本概念介绍 | 第10-13页 |
| 1.1.1 语料库 | 第10-12页 |
| 1.1.2 术语和术语学 | 第12页 |
| 1.1.3 术语的特点和分类 | 第12-13页 |
| 1.2 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.3 双语术语抽取的研究意义 | 第14页 |
| 1.4 双语术语抽取的现状 | 第14-17页 |
| 1.5 本文的主要工作和结构安排 | 第17-19页 |
| 1.5.1 本文的主要工作 | 第17页 |
| 1.5.2 本文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 双语术语抽取相关技术 | 第19-32页 |
| 2.1 单语术语抽取 | 第19-23页 |
| 2.1.1 基于词典和语言规则的方法 | 第19-21页 |
| 2.1.2 基于统计和机器学习的方法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 综合的术语抽取方法 | 第22-23页 |
| 2.2 词对齐与短语对齐 | 第23页 |
| 2.3 基于噪声信道模型的词对齐方法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 IBM模型 | 第24-26页 |
| 2.3.2 隐马尔科夫模型（HMM） | 第26页 |
| 2.3.3 GIZA++ | 第26-27页 |
| 2.4 基于相似度函数的词对齐方法 | 第27-30页 |
| 2.4.1 词共现模型 | 第27页 |
| 2.4.2 选择相似度函数进行词对齐 | 第27-30页 |
| 2.4.2.1 Dice系数 | 第28页 |
| 2.4.2.2 检验 | 第28-29页 |
| 2.4.2.3 互信息 | 第29页 |
| 2.4.2.4 对数释然比 | 第29-30页 |
| 2.5 其他词对齐方法 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于相似度函数的对齐词典生成 | 第32-44页 |
| 3.1 词典生成的过程 | 第32-41页 |
| 3.1.1 整体流程 | 第32-34页 |
| 3.1.2 语料预处理 | 第34-36页 |
| 3.1.3 语料编码 | 第36-38页 |
| 3.1.4 生成共现矩阵 | 第38-40页 |
| 3.1.5 生成对齐词典 | 第40-41页 |
| 3.2 对齐词典存在的问题 | 第41-42页 |
| 3.3 其他对齐方法尝试 | 第42-43页 |
| 3.3.1 基于窗.匹配和相似函数的方法 | 第42页 |
| 3.3.2 迭代对齐法 | 第42-43页 |
| 3.4 双语多词术语抽取方法概述 | 第43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于多策略融合的双语术语抽取方法 | 第44-50页 |
| 4.1 问题描述 | 第44-45页 |
| 4.2 基于Pat Tree的方法分别抽取单语 | 第45-47页 |
| 4.3 综合的术语对齐方法 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 系统框架及实验 | 第50-56页 |
| 5.1 系统框架 | 第50-51页 |
| 5.2 实验环境 | 第51页 |
| 5.3 实验语料和所用工具 | 第51-52页 |
| 5.3.1 实验语料 | 第51页 |
| 5.3.2 所用工具 | 第51-52页 |
| 5.4 评价指标 | 第52页 |
| 5.5 实验设计 | 第52-53页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第53-55页 |
| 5.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
