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,
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