| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1．1 课题的提出 | 第6-8页 |
| 1．1．1 提高短语分析质量的意义 | 第6-7页 |
| 1．1．2 短语分析中的歧义消解问题 | 第7-8页 |
| 1．1．3 语义知识在短语分析排歧中的运用 | 第8页 |
| 1．2 国内外相关的研究工作 | 第8-9页 |
| 1．3 本文的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 系统结构与语义模式规则的表示 | 第11-18页 |
| 2．1 系统结构描述 | 第11-12页 |
| 2．2 系统主要语义知识源简介 | 第12-15页 |
| 2．2．1 《知网》简介 | 第12-14页 |
| 2．2．2 《知网-中文信息结构库》简介 | 第14-15页 |
| 2．3 语义模式规则的表示形式 | 第15-18页 |
| 第三章 二元语义模式规则的自动获取 | 第18-40页 |
| 3．1 总体思路 | 第19页 |
| 3．2 关联规则挖掘的基本概念 | 第19-21页 |
| 3．3 汉语短语语料库的构建和数据预处理 | 第21-24页 |
| 3．3．1 汉语短语语料库的构建和语料加工 | 第21-22页 |
| 3．3．2 面向关联规则挖掘的数据预处理 | 第22-24页 |
| 3．4 二元语义模式规则挖掘问题描述 | 第24-25页 |
| 3．5 发现子目标模式 | 第25-34页 |
| 3．5．1 由（k-1）-子目标模式集合L_（k-1）生成候选k-模式集合C_k | 第27-30页 |
| 3．5．2 压缩事务数据 | 第30-32页 |
| 3．5．3 子目标模式发现算法 | 第32-34页 |
| 3．6 由子目标模式产生二元语义模式规则集 | 第34-39页 |
| 3．7 实验及结果分析 | 第39-40页 |
| 第四章 语义模式规则的优化和扩充 | 第40-47页 |
| 4．1 增强语义模式规则的词义排歧能力 | 第40-44页 |
| 4．1．1 主要策略：引入受限变量 | 第41页 |
| 4．1．2 “mp np”中的词义消歧——一个典型例子 | 第41-44页 |
| 4．2 扩充多元语义模式规则 | 第44-47页 |
| 4．2．1 多元语义模式规则扩充原则 | 第44页 |
| 4．2．2 多元语义模式规则举例 | 第44-47页 |
| 第五章 基于语义模式规则的语义分析排歧 | 第47-57页 |
| 5．1 语义分析排歧的总体思想 | 第47页 |
| 5．2 在句法分析规则中加入语义限制 | 第47-50页 |
| 5．2．1 句法分析规则的形式 | 第47-49页 |
| 5．2．2 在句法分析规则中嵌入语义评价函数 | 第49-50页 |
| 5．3 基于语义模式规则的语义评价算法 | 第50-54页 |
| 5．3．1 语义模式规则匹配度评价 | 第50-52页 |
| 5．3．2 候选结果的语义评价 | 第52-53页 |
| 5．3．3 语义评价算法描述 | 第53-54页 |
| 5．4 语义分析排歧示例 | 第54-56页 |
| 5．5 实验结果 | 第56-57页 |
| 第六章 结束语 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |