面向信息檢索的漢語同義詞自動識別

第1章 同義詞的界定及自動識別的必要性
1.1 面向信息檢索的同義詞的定義
1.2 同義詞自動識別的應用
1.3 面向信息檢索的同義詞自動識別的必要性
1.4 同義詞發現的途徑和方法
1.5 本書的主要內容

第2章 國外語義相關性和相似度研究進展
2.1 基於英文單詞字面相似度的方法
2.2 基於詞彙同現分析的統計方法
2.3 基於向量空間模型的算法
2.4 基於搜索引擎的方法
2.5 基於義類詞典的方法
2.6 基於詞彙釋義的方法
2.7 基於語料庫的方法
2.8 基於維基百科的詞彙語義相關度計算方法

第3章 中文同義詞研究述評
3.1 基於中文詞彙字面相似度算法
3.2 基於詞素的語義相似度算法
3.3 基於《同義詞詞林》的語義相似度算法
3.4 基於《知網》的語義相似度算法
3.5 基於向量空間模型的統計方法
3.6 基於信息檢索的方法
3.7 基於本體的語義相似度算法
3.8 綜合方法

第4章 基於語義體系的同義詞自動識別
4.1 《同義詞詞林》簡介
4.2 基於《同義詞詞林》語義體系的相似度算法
4.3 基於語義體系的同義詞識別方法的測評

第5章 基於模式匹配的同義詞自動獲取
5.1 語料的選擇
5.2 概念定義模式
5.3 web同義詞模式
5.4 模式獲取的方法
5.5 模式的類型和表示
5.6 模式歸納和提取的原則
5.7 模式性能評價
5.8 實驗結果
5.9 其他資源(敘詞表)同義詞模式
5.10 模式匹配的特點
5.11 本章小結

第6章 詞間關係推導
6.1 詞間關係的類型
6.2 同義關係
6.3 反義關係
6.4 上、下位關係
6.5 推導規則的表示
6.6 詞彙關係推導
6.7 本章小結

第7章 基於PageRank算法的同義詞自動識別
7.1 PageRank算法介紹
7.2 數據來源和預處理
7.3 漢語分詞和抽詞詞典
7.4 構造詞彙矩陣
7.5 PageRank值計算
7.6 數據測試結果
7.8 本章小結

第8章 面向信息檢索的漢語同義詞自動挖掘系統
8.1 同義詞自動挖掘系統的設計思路
8.2 同義詞自動挖掘系統的流程
8.3 系統總體設計
8.4 實驗結果及分析
8.5 本章小結

附錄
附錄1模式提取的同義詞結果(樣例)
附錄2PageRank算法提取同義詞結果(樣例)
名稱索引
主題索引
後記
圖表目次
圖3—1 語義分類體系示例
圖3—2 《同義詞詞林》語義分類體系
圖3—3 《知網》義原層次結構
圖4—1 《詞林》語義空間
圖4—2 語義距離的計算
圖4—3 最短路徑計算原型示意圖
圖5—1 Google檢索結果片段
圖5—2 電子版《中國分類主題詞表》顯示格式
圖6—1 詞間關係推導流程圖
圖7—1 網頁鏈接結構圖
圖7—2 詞彙子圖
圖7—3 詞彙矩陣
圖8—1 面向信息檢索的漢語同義詞自動挖掘系統流程
圖8—2 PageR.ank值計算模塊流程圖
表1－1 擴展前後的《同義詞詞林》的主要特徵
表4—1 詞彙語義相似度計算結果樣例
表4—2 封閉實驗結果對照表
表4—3 開放實驗結果對照表
表5—1 詞彙定義的特徵詞
表5—2 Web網頁和期刊論文中的同義詞類型
表5—3 不同定義方式所佔比例
表5—4 模式匹配方法提取同義詞的結果
表5—5 系統提取同義詞的效率
表5—6 從網頁及期刊論文中提取同義詞的實例
表5—7 從電子版《中國分類主題詞表》中提取同義詞的實例
表6—1 同義詞關係的性質和推導規則
表6—2 同義詞關係推導結果統計
表7—1 Pagerank算法迭代計算結果
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