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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,
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