词语相似度计算方法研究

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第一章 绪论

1.1 词义相似度计算的意义及其背景

1.1.1 课题研究的意义

1.1.2 国内外研究现状

1.2 研究内容与创新之处

1.2.1 词语相似度定义

1.2.2 研究内容

1.2.3 创新之处

1.3 本文组织结构

1.4 本章小结

第二章 词语相似度计算研究概述

2.1 词典资源介绍

2.1.1 《知网》

2.1.2 《同义词词林》

2.2 特征选择方法的介绍

2.2.1 基于概率论的特征选择

2.2.2 基于信息论的特征选择

2.2.3 基于相对频率的特征选择

2.3 基于上下文的词义相似度算法介绍

2.3.1 基于词典注释的词语相似度算法

2.3.2 基于语料的词语相似度算法

2.4 本章小结

第三章 基于概念提升的词语相似度算法

3.1 概念提升的定义

3.2 概念提升在本文中的作用和意义

3.2.1 加强上下文对目标词词义的表示

3.2.2 降维和缓解数据稀疏性

3.2.3 消除用词偏好

3.3 基于概念提升的词语相似度算法

3.3.1 向量空间模型

3.3.2 试验结果及分析

3.4 本章小结

第四章 基于特征选择的词语相似度计算

4.1 相对义频比

4.1.1 基于相对义频比的词语相似度计算

4.1.2 结果分析

4.2 基于特征选择的词语相似度计算

4.2.1 绝对义频

4.2.2 基于大规模语料库的词语相似度计算

4.2.3 试验结果及分析

4.3 本章小结

第五章 基于词语相似度计算的词义区分

5.1 词义区分的定义

5.2 词义区分的研究

5.2.1 目前词义区分的主要方法

5.2.2 本文相似度计算在词义区分中的作用

5.3 词义区分试验以及结果分析

5.3.1 k-means聚类

5.3.2 评价方法

5.3.3 试验结果及分析

5.4 本章小结

第六章 结束语

6.1 工作总结

6.2 未来工作展望

参考文献

在读期间发表的学术论文及研究成果

致谢