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中文词汇知识获取算法和语义计算研究及应用

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中文词汇知识获取算法和语义计算研究及应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-25页
  · 研究背景及意义第13-14页
  · 研究现状及问题分析第14-21页
    · 词汇知识获取研究现状第14-16页
    · 自动文摘研究现状第16-17页
    · 词汇语义计算研究现状第17-20页
    · 问题及现状分析第20-21页
  · 研究目标、内容及创新点第21-23页
    · 研究目标第21-22页
    · 研究内容及创新点第22-23页
  · 本文的组织第23-25页
第二章 基于词性探测和词共现有向图的合成词识别第25-37页
  · 引言第25-26页
  · 相关工作第26-27页
  · 算法设计与分析第27-33页
    · 词性探测第27-28页
    · 词共现有向图第28-29页
    · 生成词共现有向图第29-30页
    · 合成词提取算法第30-33页
    · 合成词过滤第33页
  · 实验结果分析与比较第33-36页
    · 实验结果分析第33-35页
    · 与其他算法比较第35-36页
  · 本章小结第36-37页
第三章 基于核心属性渗透理论的合成词词性标注第37-45页
  · 引言第37页
  · 相关研究工作第37-38页
  · 基于核心属性渗透理论的合成词词性标注第38-44页
    · 合成词的识别第38-39页
    · 词性标注第39-41页
    · 分词修正第41-44页
    · 实验结果分析第44页
  · 本章小结第44-45页
第四章 基于词位置权重和增量词集频率的主题词提取第45-58页
  · 引言第45页
  · 相关工作第45-46页
  · 基于词位置权重的侯选主题词提取第46-49页
  · 基于增量词集频率的主题词提取第49-50页
  · 实验结果分析第50-57页
    · 参数α、β和阈值 的确定第51-53页
    · 实验结果评价第53-54页
    · 与其他算法的比较第54-57页
  · 本章小结第57-58页
第五章 基于主题词集的中文自动文摘第58-66页
  · 引言第58页
  · 相关研究第58-59页
  · 基于主题词集的中文自动文摘第59-61页
    · 句子权重的计算第60页
    · 文摘句的选取第60-61页
  · 实验与评价第61-65页
    · 主题词集规模的确定第61-62页
    · 实验结果评价第62-63页
    · 基于主题词集的中文自动文摘实例第63-65页
    · 与其他算法比较第65页
  · 本章小结第65-66页
第六章 基于主题词集的文本相似度计算第66-74页
  · 引言第66页
  · 相关研究工作第66-68页
  · 算法设计与分析第68-70页
    · 算法总体设计第68-69页
    · 计算主题词的相似度第69-70页
    · 计算文本相似度第70页
  · 实验和结果评价第70-73页
    · 文本相似度计算结果评价第71页
    · 应用于文本分类第71-72页
    · 与其他算法的比较第72-73页
  · 本章小结第73-74页
第七章 词汇知识获取及语义计算平台的构建第74-85页
  · 引言第74页
  · 词汇语义知识库简述第74-76页
    · WordNet简介第75页
    · HowNet简介第75-76页
  · 词汇知识获取及语义计算平台第76-84页
    · 系统目标与功能第76页
    · 系统体系结构第76-77页
    · 系统设计第77-79页
    · 系统整体运行流程第79-81页
    · 系统展示第81-84页
  · 本章小结第84-85页
结论和展望第85-88页
参考文献第88-100页
攻读博士学位期间取得的研究成果第100-102页
致谢第102页

本篇论文共102页,点击这进入下载页面
 
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