| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 单语言剽窃研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 跨语言剽窃研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 存在问题分析 | 第14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关工作和理论基础 | 第16-30页 |
| 2.1 剽窃的分类 | 第16-17页 |
| 2.2 机器学习 | 第17-24页 |
| 2.2.1 特征选择方法 | 第17-20页 |
| 2.2.2 SVM分类器模型 | 第20-24页 |
| 2.3 分类性能评估指标 | 第24-25页 |
| 2.4 跨语言文本相似度算法 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于多特征选择的跨语言剽窃分类 | 第30-56页 |
| 3.1 语料库的建设与文本预处理 | 第30-32页 |
| 3.1.1 语料库的获取 | 第31页 |
| 3.1.2 文本的分词及词性标注 | 第31-32页 |
| 3.2 特征构建与选择 | 第32-46页 |
| 3.2.1 英汉翻译中的欧化现象和翻译体问题发现 | 第32-33页 |
| 3.2.2 特征构建 | 第33-39页 |
| 3.2.3 特征选择 | 第39-45页 |
| 3.2.4 特征权重计算 | 第45-46页 |
| 3.3 SVM模型训练 | 第46-47页 |
| 3.4 实验分析与结果验证 | 第47-54页 |
| 3.4.1 模块设计与实验流程设计 | 第47-48页 |
| 3.4.2 实验环境及实验数据的准备 | 第48-49页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第49-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 基于多特征对应的跨语言剽窃检测 | 第56-76页 |
| 4.1 段落的自动划分与英文词性标注 | 第57-60页 |
| 4.2 基于译文特征对应的剽窃结果一次过滤 | 第60-66页 |
| 4.2.1 译文特征的中英文对应问题 | 第60-61页 |
| 4.2.2 段落之间的距离计算方法 | 第61-66页 |
| 4.3 基于结构特征对应的剽窃结果二次过滤 | 第66-67页 |
| 4.4 基于WordNet的剽窃结果的最终确认 | 第67-70页 |
| 4.4.1 WordNet介绍 | 第67-68页 |
| 4.4.2 基于WordNet的名词语义哈希 | 第68-70页 |
| 4.4.3 基于WordNet的指纹选取与相似度计算 | 第70页 |
| 4.5 实验分析与结果验证 | 第70-75页 |
| 4.5.1 模块设计与实验流程设计 | 第71-72页 |
| 4.5.2 实验环境及实验数据的准备 | 第72页 |
| 4.5.3 实验结果及分析 | 第72-75页 |
| 4.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |