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基于语义类词法信息的词义消歧

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基于语义类词法信息的词义消歧
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-17页
  1.1 课题研究的学术背景及意义第10-11页
  1.2 词义消歧研究现状及分析第11-15页
    1.2.1 国外研究状况第11-13页
    1.2.2 国内研究现状第13-15页
  1.3 词义消歧研究的瓶颈问题第15-16页
  1.4 本文的课题来源及组织结构第16-17页
    1.4.1 本文的课题来源第16页
    1.4.2 本文的组织结构第16-17页
第2章 词义消歧的方法统计第17-24页
  2.1 基于规则的消歧方法第17页
  2.2 基于统计的消歧方法第17-23页
    2.2.1 有监督的消歧方法第18-19页
    2.2.2 无监督的消歧方法第19-20页
    2.2.3 半监督的消歧方法第20-21页
    2.2.4 常用消歧特征选择方法第21-23页
  2.3 基于知识库的消歧方法第23页
  2.4 本章小结第23-24页
第3章 词义消歧语言学资源第24-36页
  3.1 语料来源第24-28页
    3.1.1 来源第24-26页
    3.1.2 语料格式第26-28页
  3.2 语料解析工具第28-31页
    3.2.1 解析方法分析第28-29页
    3.2.2 解析工具第29-31页
  3.3 语料标注体系第31-34页
    3.3.1 语料标注过程第31-32页
    3.3.2 语料标注体系第32-34页
  3.4 语料性能统计第34-35页
  3.5 本章小结第35-36页
第4章 基于上下文的混合特征提取第36-46页
  4.1 消歧特征概述第36-38页
    4.1.1 选择特征的原则第36-37页
    4.1.2 常用的消歧特征第37-38页
  4.2 词义消歧的特征选择第38-44页
    4.2.1 词汇特征的提取流程第38-40页
    4.2.2 特征的提取实例第40-42页
    4.2.3 特征歧义词的相似度计算第42-44页
  4.3 特征的概率统计与分析第44-45页
  4.4 本章小结第45-46页
第5章 基于SVM的汉语词义消歧分类器第46-57页
  5.1 词义消歧系统的分类流程第46-47页
  5.2 基于混合特征的SVM分类模型第47-52页
    5.2.1 基于SVM模型的二分类问题第47-52页
    5.2.2 基于SVM模型的多分类问题第52页
  5.3 实验结果分析及讨论第52-56页
    5.3.1 消歧系统实验结果及分析第52-55页
    5.3.2 与其他消歧方法结果的比较第55-56页
  5.4 本章小结第56-57页
结论第57-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第62-63页
致谢第63页

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