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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

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