基于大规模语料库的中文新词识别



基于大规模语料库的中文新词识别

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基于大规模语料库的中文新词识别

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-8 页
1 绪论	第8-15 页
· 问题的提出	第8 页
· 新词的定义和分类	第8-10 页
· 新词的定义	第8-9 页
· 新词的分类	第9-10 页
· 新词识别的难点	第10 页
· 新词识别的研究现状	第10-13 页
· 基于规则的方法	第11 页
· 基于统计的方法	第11-12 页
· 统计与规则结合的方法	第12-13 页
· 本文的组织	第13-15 页
2 相关理论和新词构成模式的分析	第15-28 页
· 统计自然语言处理	第15-16 页
· 语料库语言学	第16-17 页
· 统计模型概述	第17-20 页
· 互信息基本理论	第20-25 页
· 随机变量	第20-21 页
· 熵、联合熵、条件熵	第21-23 页
· 互信息	第23-25 页
· 新词构成模式分析	第25-28 页
· 单字串模式	第26-27 页
· 后缀模式	第27 页
· 其它模式	第27-28 页
3 单字串模式的新词识别	第28-42 页
· 潜在新词的收集和过滤	第28-34 页
· 潜在新词的收集	第28-33 页
· 串频过滤和子串归并	第33 页
· 垃圾串过滤	第33-34 页
· 平均互信息	第34-35 页
· 局部二元模型	第35-40 页
· 局部二元模型的相关定义	第35-38 页
· 利用局部二元模型识别新词	第38-40 页
· 实验的设计	第40-42 页
· 所需资源的获取	第40-41 页
· 单字串模式新词识别流程	第41-42 页
4 后缀模式的新词识别	第42-45 页
· 后缀集合的选取	第42-43 页
· 后缀模式新词识别流程	第43-45 页
5 实验结果和错误分析	第45-53 页
· 评价指标	第45 页
· 单字串模式新词识别实验结果和分析	第45-50 页
· 后缀模式新词识别实验结果和分析	第50-53 页
结论	第53-54 页
参考文献	第54-56 页
附录A 北京大学2003版标注集	第56-60 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第60-61 页
致谢	第61-62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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