一、一种改进的基于PATRICIA树的汉语自动分词词典机制（论文文献综述）
陆启文[1]（2018）在《基于条件随机场的《左传》自动分词研究》文中进行了进一步梳理汉语自动分词是汉语信息处理的重要分支。目前大多关于汉语自动分词的研究都是针对现代汉语的,对古汉语自动分词的研究较为薄弱。先秦典籍是了解先秦文化和历史的重要途径,《左传》则是先秦时期具有代表性的史学着作之一,因此,本文选取《左传》为研究对象,结合古汉语信息处理的特点,基于逆向最大匹配法和条件随机场模型的自动分词法对《左传》实现自动分词。本文主要进行了以下几个方面的工作:（1）设计了基于条件随机场模型的《左传》自动分词算法,包括语料选取、语料的标注、特征的选择以及特征模板的制定。本文选取了四词位的标注体系,选择了字符分类、词性、上古声、调、韵、反切、古音等特征进行CRF训练;（2）根据所设计出的基于条件随机场模型的《左传》自动分词算法进行具体的分词实验。采用CRF++0.58版本工具包,进行了不同特征和特征组合下的CRF分词实验;（3）对设计的基于条件随机场模型的《左传》自动分词算法进行测试。分别将采用逆向最大匹配算法的《左传》分词结果和未加入任何特征下的条件随机场法的分词结果设置成基准线Baseline1和Baseline2,将所有实验结果与Baseline之间进行对比分析,将不同实验结果之间进行对比分析,得出对比结果,并为今后的先秦文本自动分词工作提出建议。通过实验结果测评分析,本文得出了以下结论:（1）采用条件随机场对古汉语进行自动分词得到的分词效果要优于采用逆向最大匹配法对古汉语进行自动分词得到的分词效果,采用逆向最大匹配法对《左传》进行自动分词得到的分词F值为93.4631%,而采用条件随机场对《左传》进行自动分词得到的分词F值可达到95%以上;（2）在《左传》的自动分词中,“调”和“古音”的特征加入可以提高系统的分词切分精度,而“字符分类”、“声”、“反切”、“韵”的特征加入不但没有提高系统的分词效能,反而削弱了系统的分词效能;“词性”作为实验结果中最好的特征,它的加入大大提高了《左传》的切分精度,其分词F值能达到99%以上;（3）不能简单地认为某一特征在单一特征实验中得到的分词效果与它在多特征实验中的分词效果具有正相关关系,二者之间并不存在明显的相关性。在单一特征实验中分词结果较差的特征在组合特征实验中可以得到较好的分词结果,而在单一特征实验中分词结果较好的特征在组合特征实验中反而可以表现较差;（4）由于古汉语大多以单音节词为主,因此采用条件随机场对古汉语进行自动分词的特征模板窗口长度不宜过长,在我们所做的《左传》切分实验中,窗口长度为1的特征模板得到的分词效果最好。本文的主要贡献在于:（1）设计了一种基于条件随机场模型的《左传》自动分词法,融合了字符分类、词性、上古声、调、韵、反切、古音等多种特征,提高了分词效果;（2）在条件随机场模型的训练中,加入了不同数量的特征,全面测评了不同特征组合对分词效果的影响,对于在《左传》分词中效果较好的特征组合。我们在今后对古汉语进行自动分词时可以首先考虑加入此类特征组合,这对先秦文本自动分词具有一定启发性的意义。但是本文中作为基准线的分词方法比较单一,在进行基于词表的分词法实验中所选取的词表也较为单一。对此,在下一步工作中,我们可以采取更丰富的方法进行对照实验,同时可以采取更丰富的词表（如注疏词表）进行基于词表的分词法实验。
张金龙[2]（2013）在《中文自动分词技术的改进与优化研究》文中研究指明中文自动分词技术是中文信息处理领域中一项重要的基础性课题，它对相关领域（如信息抽取、全文检索、数据挖掘、机器翻译、问答系统等领域）的研究有着巨大的推动作用。本文对中文自动分词领域涉及的主要技术进行了比较全面和仔细的研究，包括中文自动分词的词典结构、中文自动分词的分词算法；对中文分词中的难点问题进行了相对深入的研究；最后结合当前热门的搜索引擎技术，讲述了中文自动分词技术在这个领域的应用。本文的主要贡献如下：首先，本文对中文自动分词技术中的词典结构进行了广泛和深入的研究，在综合逐字二分、逐词二分和Trie索引树三种经典词典结构的基础上，又借鉴和学习了众多改进的词典机制，最后提出了一种基于多哈希平衡二叉查找树的分词词典机制。其次，本文在命名实体识别方面进行了重点突破。在中文人名识别上，结合和借鉴现有的研究结果，设计了一种新的分阶段的中文人名识别方法，并给出了具体的实现过程。在中文机构名识别方面，本文在CRF统计模型的基础之上，融入语言学领域的规则和知识，设计和实现了基于CRF和规则的中文医疗机构名识别系统。实验结果显示，封闭测试的准确率和召回率分别达到了91.68%和95.21%，给领域机构名的识别提供了一种切实可行的新思路。最后，结合当今社会对海量信息检索的迫切需求，对中文自动分词技术在搜索引擎领域的应用做了比较详细的介绍，一方面推广了中文自动分词技术，另一方面也为搜索引擎未来的优化和发展做了一个很好的指向。
任丽芸[3]（2011）在《搜索引擎中文分词技术研究》文中提出中文分词不仅是各种中文信息处理技术中使用最广泛的手段,也是信息检索和搜索引擎必不可少的基础性工作。现有的中文分词方法有很多,它们以字符串匹配、统计模型、理解、路径以及语义等为基础,并辅以分词词典和规则库,能够在一定程度上对中文信息进行切分。但由于汉语本身的特殊性和复杂性,目前的中文分词技术普遍存在歧义词处理和未登录词（新词）识别两个难点。因此,一个好的中文分词方法不仅需要具备高效的分词算法和词典机制,而且要准确识别歧义词和未登录词。论文对搜索引擎的中文分词技术进行研究,具有一定的理论价值和实际意义。论文在分析研究现有中文分词算法、词典机制以及歧义词和未登录词处理策略的基础上,提出了一种改进的中文分词方法,该方法以人工切分和标注好的《人民日报》语料库和专门的人名地名语料库为基础,对中文信息进行处理。一方面,论文针对现有中文分词算法和词典机制存在的不足,提出了基于最大逆向匹配的概率分词算法和基于有限自动机的中文分词词典机制,力求在完成分词功能的同时降低算法的时间和空间复杂度;另一方面,对于目前普遍存在的歧义词和未登录词识别两个难点,论文首先通过最大正向匹配、最大逆向匹配以及基于最大逆向匹配的概率分词算法提取分词碎片,然后结合构词规则和特定的人名地名语料库进行纠错处理,以进一步提高分词准确率。以改进的分词方法为基础,论文设计实现了一个中文分词原型系统,该系统包括提取文本、训练语料库、分词处理、性能测试四个部分。同时,利用人工切分和标注好的《人民日报》语料库对原型系统的分词速度和准确率进行测试,实验表明,系统的切分速度约为1 200字/秒,分词准确率达到了96%以上。论文从分词算法、词典机制、歧义词处理和未登录词识别四个方面分析研究了中文分词技术,并设计实现了一个中文分词原型系统。在设计实现的过程中,论文对分词技术从理论和实验上所做的探索都会对该领域的研究提供一定帮助。
赵丽[4]（2011）在《基于双字哈希的PAT树词典机制的研究》文中研究指明中文自动分词是中文信息领域中的一项重要的基础性工作,同时中文信息处理技术也是重要的计算机技术,它已广泛地渗透到如数据库技术、计算机网络、软件工程等计算机应用领域中。由于中文文本词间无间隙且按句连写,因此在中文文本处理中,词的正确切分问题是首要问题。高效准确的分词系统在是信息处理的必要条件。本文论述了基于双字哈希的PAT树词典机制及基于该机制的分词词典的建立问题。本文对三种典型的分词词典机制、基于双字哈希的词典机制、基于PAT树的词典机制及四字哈希词典机制进行了探讨与研究,并针对这些机制存在的问题提出了改进措施。双字哈希的词典机制针对中文文本中双字词占较大比例的特点,利用哈希查找的高效性,对词条的前两字采用哈希散列的方法。通过实验证明,这种词典机制在双字词的处理上效率较高,但在多字词的处理上有待提高。基于PAT树的词典机制在时间效率上有优越性,但却需要更多的存储空间。针对这样的情况,本文提出了基于双字哈希的PAT树词典机制,并对基于该机制词典的查询及更新进行了详细的论述。基于双字哈希的PAT树词典机制不仅吸取了双字哈希处理双字词的高效性,同时也将多字词切分的时间效率提高。由于对前两字采用哈希散列,PAT树的深度也得到了控制。本文对基于双字哈希的PAT树词典的生成过程也进行了描述,并且在3GWS分词系统中加载了该机制的词典,对其时间及空间效率进行了测试。实验证明,基于双字哈希的PAT树词典机制,在时间效率上较逐字二分词典机制及双字哈希机制均有明显提高,在空间效率上较PAT树机制有了很大改善,并且在词典的更新方面效率也较高。本文分析了常用的机械分词方法和统计分词方法基础上,设计并实现了一个基于机械与统计相结合的分词系统。为使得机械分词方法和统计分词方法能有机结合,优势互补,最大发挥各自性能,本文在如下几方面作了深入研究：在机械分词阶段,将最大匹配长度的赋值方式由静态分配改进为动态分配,以减少不必要的匹配操作；将词频信息作为切分评估的另一标准,以弥补“长词优先”标准的不足。在统计分词阶段,为了提高统计操作的效率,对分词单位的概念进行了泛化,并把词频统计操作融合于机械分词操作,同时还采用了Hash表来存储词频统计的结果,从而提高机械分词速度。最后,本文分析了本词典机制的不足和需要进一步做的工作。
陈俊堂[5]（2010）在《基于互关联后继树模型的词索引方法研究》文中研究说明随着Internet的快速发展,人们越来越希望能够在庞大的网页库中快速准确地找到自己想要的信息,全文检索技术应运而生。它对文档的全部文本数据都建立索引并提供检索,目前已逐渐成为Web信息检索的主流技术。索引建库策略和索引模型是全文检索技术的核心内容,如何将两者合理结合以提高全文检索系统的性能具有重要的研究意义。介绍了全文检索技术的知识体系,对现有的索引建库策略进行了研究和比较,选择了基于词表的建库策略作为研究内容。通过对词索引方法中的中文自动分词技术的研究,选择了基于PATRICIA树词典结构的分词方法,可以很方便的增加新词条,并且采用正向加字匹配法进行分词操作,提高了切分的效率。分析了主流的索引模型及其优缺点,在现有的索引模型中,互关联后继树模型具有较快的创建和查询速度、查询方式多样化等优点,因此深入研究了该模型的结构以及算法。目前对该模型的研究中,大都使用字索引方法,普遍存在检索精度低、索引膨胀比高等问题,因此将基于分词的建库策略应用在以互关联后继树模型为索引模型的全文检索系统中,对全文本分词后建立互关联后继树索引,既能保证较高的查准率,又能降低索引的膨胀比。另外将分词词典的树结构与互关联后继树索引文件进行关联,在检索过程中对查询字符串分词时可以直接查找索引文件,大大提高了检索的效率。最后,通过实验对这种新型的索引方法进行验证与分析,实验结果表明,该方法提高了查准率,并有效降低了索引的膨胀比。
许荣荣[6]（2010）在《中文文本自动分词技术与算法研究》文中认为中文文本自动分词技术是中文信息处理的重要环节,中文文本自动分词算法与中文分词系统的性能紧密相关。目前的分词算法可以分为基于字符串匹配的分词算法、基于统计的分词算法以及基于理解的分词算法三种。目前中文文本自动分词技术的难点和重点问题是歧义识别和未登录词的识别问题,本篇论文第二章详细介绍其形成原因并提出了积极的分词对策和建议。第三章对主流的分词算法,如最大匹配算法、统计分词算法、专家系统法以及神经元网络法等,从歧义识别、未登录词识别精度、算法复杂度等技术原理层面进行深入细致地介绍和分析研究。本篇论文在认真研究最大匹配算法的基础上提出了改进算法,在第四章做了重点论述。该方法首先对待切文本进行预处理,利用自然的分割符号对文本进行自动切分,有效支持了对中文、英文、数字的混合切分,提高了分词效率；然后利用正向匹配、回溯匹配和尾词匹配,能有效发现交集型歧义字段。通过实验,本改进算法在时间复杂度和切分精度方面都有了较大的提高。
武红[7]（2010）在《分词词典的构建》文中研究指明随着网上数字化信息资源的不断增长,怎么样自动处理这些信息已成为目前一个重要的研究课题,汉语自动分词在中文海量信息处理中起着非常重要的作用。由于汉字之间没有明显的分词标志,如果简单地以单个汉字作为信息处理的基本单元,既缺乏必要的语义表达,又带来大量的冗余信息,因而分词算法在中文信息处理的各个领域被广泛应用。现有的汉语自动分词系统大都是先基于词典进行匹配分词,再利用句法语义关系和统计方法进行歧义处理和未登录词处理。分词词典机制的优劣直接影响到分词系统的速度和效率,因而建立高效快速的分词词典机制势在必行。常用的分词词典机制有:基于逐字二分的词典机制、整词二分的词典机制和基于TRIE索引树的词典机制。在对前面分词词典机制的分析中,前面的三种词典都是以首字建立索引表,通过统计,我们知道在汉语中,二字词和一字词的出现概率远远大于其它字长的词,依据这一现象,我们提出了以词的前两字为关键字建立索引表的想法。该索引表是一个二维数组,该算法是通过将前两字的汉字内码与数组下标建立对应关系来直接确定数据项的位置的,这样通过二维数组可以直接把二字词判断出来,然后再进行下面的查询匹配,这种方法可以使查询次数大大减少,从而使分词速度进一步加快。本文在对语料进行选取,加工的基础上,最终建立了一个基于二字词检测的分词词典试验系统,该系统具有自动分词、词语查询和词典维护的功能。
何国斌,赵晶璐[8]（2010）在《基于最大匹配的中文分词概率算法研究》文中研究表明结合顺序表和跳跃表的快速查询特性,提出一种改进的整词分词词典结构,主要采用哈希法和二分法进行分词匹配,并针对机械分词算法的特点,引入随机数,探讨一种基于最大匹配的分词概率算法。实验表明,该算法具有较高的分词效率和准确率,对消去歧义词也有较好的性能。
何国斌,赵晶璐[9]（2010）在《汉语文本自动分词算法的研究》文中提出分析了中文分词词典的机制,提出了一种改进的整词分词字典结构,并针对机械分词算法的特点,将其与概率算法相结合,探讨了一种中文自动分词概率算法。采用哈希及二分法对词典进行分词匹配。实验表明,该算法具有较高的分词效率和准确率,对于消去歧义词也有较好的性能。
赵晶璐[10]（2009）在《Web中文信息获取的算法研究》文中研究说明随着Internet技术的高速发展,WWW技术已逐渐成为Internet上最重要的信息发布和传输方式,Web已经成为人们获取信息的一个重要信息来源。面对Web上海量的信息资源,用户如何快速、有效地获取自己感兴趣的主题信息,已成为一个十分迫切的热点课题。Web信息获取主要包括信息检索和信息抽取。它涉及到计算机网络、数据挖掘、文本处理、人工智能等多个领域,其关键技术,包括搜索引擎技术、信息抽取技术和自动分类技术等。本论文的主要工作是对Web中文信息获取的相关算法进行研究,旨在解决Web信息获取存在的一些问题,以提高信息获取的性能。本文首先介绍了信息抽取问题的提出,对Web信息检索系统、Web信息抽取技术、搜索引擎进行了简要综述。中文自动分词技术是中文信息的基础,有着极其广泛的实际应用。本文第二部分针对中文自动分词技术,分析了中文分词词典的机制,提出了一种改进的整词分词字典结构,并针对机械分词算法的特点,将其与概率算法相结合,探讨了一种中文自动分词概率算法。采用哈希及二分法对词典进行分词匹配,实验表明,该算法具有较高的分词效率和准确率,对于消去歧义词也有较好的性能。页面排序算法是搜索引擎的核心技术。本文第三部分分析了Web页面主题分布的特点,对经典的页面排序算法进行了探讨,提出了一种基于内容和超链接分析并结合用户点击行为的相关度排序算法,能够客观分析网页所包含的主题信息,尽量保证检索结果的相关性。实验表明,该算法能有效提高查准率,较好地解决了主题漂移现象,且具有良好的性能。最后,对信息抽取相关技术进行分析研究,并结合XML技术,提出了一种基于XML技术的Web信息获取的框架结构及相关算法。
二、一种改进的基于PATRICIA树的汉语自动分词词典机制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种改进的基于PATRICIA树的汉语自动分词词典机制（论文提纲范文）
（1）基于条件随机场的《左传》自动分词研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 本文的主要工作 |
| 1.3 创新之处 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 汉语自动分词的概述 |
| 2.1.1 汉语自动分词的算法 |
| 2.1.2 目前汉语自动分词的发展趋势 |
| 2.1.3 汉语自动分词的两大困难 |
| 2.2 古汉语自然语言处理的发展概况 |
| 2.2.1 古汉语自动分词概况 |
| 2.2.2 古汉语其他信息处理技术概况 |
| 2.3 条件随机场模型在自动分词中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于条件随机场的《左传》自动分词实验算法设计 |
| 3.1 算法的总体设计 |
| 3.2 语料选取 |
| 3.3 语料的标注 |
| 3.3.1 序列标注 |
| 3.3.2 标注体系的选择 |
| 3.4 特征的选择 |
| 3.4.1 上下文窗口长度 |
| 3.4.2 句法结构 |
| 3.4.3 语言特征 |
| 3.5 特征模板 |
| 3.5.1 特征模板的格式 |
| 3.5.2 特征模板的类型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于条件随机场的《左传》自动分词实验算法实现 |
| 4.1 实验的工具 |
| 4.1.1 CRF++工具包的选择 |
| 4.1.2 CRF++工具包的使用 |
| 4.2 基于条件随机场的《左传》分词流程 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于条件随机场的《左传》自动分词实验结果测评 |
| 5.1 实验测评的标准 |
| 5.2 实验与结果 |
| 5.2.1 基于词表的自动分词 |
| 5.2.2 无特征下的CRF自动分词 |
| 5.2.3 加入一个特征的CRF自动分词 |
| 5.2.4 加入两个特征的CRF自动分词 |
| 5.2.5 加入三个特征的CRF自动分词 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）中文自动分词技术的改进与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 相关理论和技术 |
| 1.3.1 中文自动分词技术 |
| 1.3.2 命名实体识别 |
| 1.3.3 搜索引擎技术 |
| 1.4 研究内容和创新点 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文创新点 |
| 1.5 论文整体结构 |
| 第2章 中文自动分词方法研究 |
| 2.1 中文自动分词及其评价标准 |
| 2.1.1 中文自动分词 |
| 2.1.2 中文自动分词评价标准 |
| 2.2 中文自动分词方法介绍 |
| 2.2.1 基于分词词典的方法 |
| 2.2.2 基于概率统计的方法 |
| 2.2.3 基于知识推理的方法 |
| 2.3 中文自动分词方法的比较与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中文自动分词词典研究 |
| 3.1 自动分词词典的特点 |
| 3.2 常见中文自动分词词典机制的介绍 |
| 3.2.1 基于整词二分的自动分词词典机制 |
| 3.2.2 基于 Trie 索引树的自动分词词典机制 |
| 3.2.3 基于逐字二分的自动分词词典机制 |
| 3.2.4 基于 PATRICIA 树的自动分词词典机制 |
| 3.3 基于多哈希平衡二叉查找树的分词词典机制 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中文自动分词难点研究 |
| 4.1 中文自动分词的分词规范 |
| 4.1.1 制定分词规范的目的和意义 |
| 4.1.2 典型的分词规范的介绍 |
| 4.2 中文自动分词的切分歧义处理 |
| 4.3 中文自动分词的命名实体识别 |
| 4.3.1 一种简单的分阶段的中文人名识别方法 |
| 4.3.2 中文地名和机构名的识别 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于 CRF 和规则的中文医疗机构名称识别 |
| 5.1 中文医疗机构名称分析 |
| 5.1.1 内部语义结构分析 |
| 5.1.2 外部上下文特征分析 |
| 5.2 中文医疗机构名称识别 |
| 5.2.1 基于条件随机场的中文医疗机构名识别 |
| 5.2.2 CRF 模型中的特征模板的选择 |
| 5.2.3 训练语料的处理 |
| 5.2.4 CRF 模型训练过程 |
| 5.2.5 验证规则 |
| 5.3 中文医疗机构名称识别的实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验环境和结果 |
| 5.3.2 错误分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 中文自动分词技术在中文搜索引擎中的应用 |
| 6.1 搜索引擎简介 |
| 6.2 自动分词和搜索引擎的关系 |
| 6.3 自动分词在搜索引擎中的具体应用 |
| 6.3.1 自动分词技术在搜索引擎网页搜索阶段的应用 |
| 6.3.2 自动分词技术在搜索引擎预处理阶段的应用 |
| 6.3.3 自动分词技术在搜索引擎查询处理阶段的应用 |
| 6.3.4 自动分词技术在搜索引擎用户分析阶段的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 本文总结 |
| 对未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 附录1 原子特征模板（部分） |
| 附录2 复合特征模板（部分） |
| 详细摘要 |
（3）搜索引擎中文分词技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分词算法的理论研究 |
| 1.2.2 现有的中文分词系统 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 相关理论和技术研究 |
| 2.1 常用的中文分词算法 |
| 2.1.1 基于字符串匹配的中文分词算法 |
| 2.1.2 基于统计的中文分词算法 |
| 2.1.3 基于理解的中文分词算法 |
| 2.1.4 基于路径的中文分词算法 |
| 2.1.5 基于语义的中文分词算法 |
| 2.2 常用的中文分词词典机制 |
| 2.2.1 基于整词二分的分词词典机制 |
| 2.2.2 基于TRIE 索引树的分词词典机制 |
| 2.2.3 基于逐字二分的分词词典机制 |
| 2.2.4 基于双字哈希的分词词典机制 |
| 2.3 中文分词技术的难点 |
| 2.4 中文分词系统的评价准则 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 中文分词技术的难点 |
| 3.1 歧义词处理 |
| 3.1.1 歧义词的分类 |
| 3.1.2 歧义词的检测 |
| 3.1.3 歧义词的消解 |
| 3.1.4 歧义词处理的困难 |
| 3.2 未登录词识别 |
| 3.2.1 未登录词识别的方法 |
| 3.2.2 未登录词识别的困难 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 一种改进的中文分词方法 |
| 4.1 基于最大逆向匹配的概率分词算法 |
| 4.1.1 词条概率的计算 |
| 4.1.2 最佳切分方式的选择 |
| 4.1.3 算法的实现流程 |
| 4.2 基于有限自动机的分词词典机制 |
| 4.2.1 词典机制的组织思想 |
| 4.2.2 词典机制的逻辑结构 |
| 4.2.3 分词词典的存储方式 |
| 4.3 歧义词的检测与切分 |
| 4.3.1 交集型歧义词的处理 |
| 4.3.2 组合型歧义词的处理 |
| 4.4 基于语料库的未登录词识别 |
| 4.4.1 分词碎片的抽取 |
| 4.4.2 碎片频率的计算 |
| 4.4.3 候选新词的筛选 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 中文分词原型系统的设计与实现 |
| 5.1 原型系统的设计 |
| 5.1.1 系统的结构设计 |
| 5.1.2 系统模块及功能 |
| 5.1.3 数据库的设计 |
| 5.2 原型系统的实现 |
| 5.2.1 系统框架及函数介绍 |
| 5.2.2 提取文本模块的实现 |
| 5.2.3 训练语料库模块的实现 |
| 5.2.4 分词处理模块的实现 |
| 5.2.5 性能测试模块的实现 |
| 5.3 运行结果与分析 |
| 5.4 性能测试与评价 |
| 5.4.1 存储空间 |
| 5.4.2 切分速度 |
| 5.4.3 准确率 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（4）基于双字哈希的PAT树词典机制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 中文自动分词常用的方法 |
| 1.1.1 基于字符串匹配的方法 |
| 1.1.2 基于统计的方法 |
| 1.1.3 基于理解的方法 |
| 1.1.4 基于语义的方法 |
| 1.2 中文自动分词研究的现状及问题 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织 |
| 第2章 常用的分词词典机制 |
| 2.1 分词词典的查询方式 |
| 2.2 三种典型的分词词典机制 |
| 2.2.1 基于整词二分的分词词典机制 |
| 2.2.2 基于TRIE索引树的分词词典机制 |
| 2.2.3 基于逐字二分的分词词典机制 |
| 2.3 基于PAT树的词典机制 |
| 2.3.1 基于PAT树的词典机制 |
| 2.3.2 基于改进的PAT树词典机制 |
| 2.4 基于双字哈希索引的词典机制 |
| 2.5 四字哈希结构的词典机制 |
| 2.6 本章小节 |
| 第3章 改进的双字哈希词典机制 |
| 3.1 哈希函数及汉字编码问题 |
| 3.2 基于双字哈希的PAT树词典结构 |
| 3.3 词典结构中的参数及结构 |
| 3.3.1 首字哈希表 |
| 3.3.2 词次字哈希表 |
| 3.3.3 词余字PAT树 |
| 3.4 次字哈希表中冲突的解决 |
| 3.5 词条的查询 |
| 3.5.1 确定词条的查询 |
| 3.5.2 前辍词条的查询 |
| 3.5.3 最长词条的查询 |
| 3.6 词典的更新 |
| 3.6.1 词条的添加 |
| 3.6.2 词条的删除 |
| 3.7 初始词典的建立 |
| 3.7.1 初始词典的生成 |
| 3.7.2 成词原则 |
| 3.8 本章小节 |
| 第4章 实验及分词词典的性能测试 |
| 4.1 词典测试 |
| 4.1.1 词典的查询的算法及规则 |
| 4.1.2 分词的流程设计 |
| 4.1.3 词典的测试步骤 |
| 4.2 实验设计与结果分析 |
| 4.2.1 实验设计 |
| 4.2.2 实验结果分析 |
| 4.3 与其他词典机制的比较 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 机械与统计相结合的分词系统的设计与实现 |
| 5.1 系统设计的基本思想 |
| 5.1.1 机械分词方法的设计思想 |
| 5.1.2 统计分词方法的设计思想 |
| 5.1.3 机械与统计相结合的设计思想 |
| 5.2 机械与统计相结合的分词系统的设计与实现 |
| 5.2.1 各模块数据流图 |
| 5.2.2 各模块设计及实现 |
| 5.3 功能界面的设计 |
| 5.3.1 系统实现的功能 |
| 5.3.2 分词系统界面设计 |
| 5.4 本章小节 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）基于互关联后继树模型的词索引方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 全文检索技术综述 |
| 2.1 全文检索技术的知识体系 |
| 2.2 全文检索技术的建库策略 |
| 2.2.1 基于字表的建库策略 |
| 2.2.2 基于词表的建库策略 |
| 2.2.3 本文选择的建库策略 |
| 2.3 全文检索技术的索引模型 |
| 2.3.1 签名文件模型 |
| 2.3.2 倒排文档模型 |
| 2.3.3 后缀树模型 |
| 2.4 全文检索技术的检索模型 |
| 2.4.1 布尔模型 |
| 2.4.2 向量模型 |
| 2.4.3 概率模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 中文自动分词方法的选择 |
| 3.1 常用的中文自动分词方法 |
| 3.1.1 基于词典的分词方法 |
| 3.1.2 基于统计的分词方法 |
| 3.1.3 两种分词方法的比较 |
| 3.2 本文分词方法的选择 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 互关联后继树索引模型改进 |
| 4.1 互关联后继树模型的相关定义 |
| 4.2 互关联后继树模型的算法 |
| 4.2.1 索引创建算法 |
| 4.2.2 索引查询算法 |
| 4.2.3 原文还原算法 |
| 4.3 改进的互关联后继树模型 |
| 4.3.1 问题的提出 |
| 4.3.2 精简互关联后继树模型简介 |
| 4.3.3 索引创建算法 |
| 4.3.4 索引查询算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于互关联后继树模型的词索引方法实现的关键技术 |
| 5.1 架构设计 |
| 5.2 预处理模块设计 |
| 5.3 分词模块设计 |
| 5.4 索引模块设计 |
| 5.5 检索模块设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 实验验证与分析 |
| 6.1 实验环境 |
| 6.2 数据的准备 |
| 6.3 实验及结果分析 |
| 总结 |
| 已完成工作 |
| 论文的创新之处 |
| 下一步的工作打算 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）中文文本自动分词技术与算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 中文自动分词现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作及结构 |
| 2 中文文本自动分词概述 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 自然语言处理 |
| 2.1.2 中文信息处理 |
| 2.1.3 中文文本自动分词 |
| 2.1.4 语料库技术 |
| 2.2 中文文本自动分词中的问题 |
| 2.2.1 分词的规范问题 |
| 2.2.2 歧义识别 |
| 2.2.3 未登录词识别 |
| 3 中文自动分词技术与算法 |
| 3.1 基于词典的分词算法 |
| 3.2 基于统计的分词算法 |
| 3.2.1 语言模型 |
| 3.2.2 最大概率分词算法 |
| 3.3 基于理解的分词方法 |
| 3.3.1 专家系统方法 |
| 3.3.2 神经元网络方法 |
| 4 一种改进的匹配算法 |
| 4.1 各种算法的比较分析 |
| 4.2 改进的匹配算法的基本过程 |
| 4.2.1 新算法设计思路 |
| 4.2.2 新算法的性能分析 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）分词词典的构建（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 汉语自动分词的研究现状 |
| 1.3 本文研究的目的和内容 |
| 1.3.1 本文的研究目的 |
| 1.3.2 本文研究的主要内容 |
| 第二章 汉语自动分词 |
| 2.1 汉语自动分词基本算法 |
| 2.1.1 基于统计的分词方法 |
| 2.1.2 基于字符串匹配的分词方法 |
| 2.1.3 基于理解的分词方法 |
| 2.2 几种典型的自动分词系统介绍 |
| 2.3 汉语自动分词中的难题 |
| 2.3.1 歧义识别 |
| 2.3.2 新词识别 |
| 2.4 中文分词系统的性能评价 |
| 2.4.1 分词精度 |
| 2.4.2 分词速度 |
| 第三章 分词词典机制分析 |
| 3.1 词典内容构建 |
| 3.2 词典内容构建方式 |
| 3.3 常用分词词典机制 |
| 3.3.1 常用的三种分词词典机制 |
| 3.4 本章 小结 |
| 第四章 分词词典设计的总体思想 |
| 4.1 总体功能模块设计 |
| 4.2 分词词典的开发环境和运行环境 |
| 4.2.1 开发环境 |
| 4.2.2 运行环境 |
| 4.3 分词词典的构建流程 |
| 4.4 语料的建立 |
| 4.4.1 关于语料库 |
| 4.4.2 关于语料的建立 |
| 第五章 分词词典的设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 中文词汇的统计分析 |
| 5.3 基于二字词检测数组的词典机制 |
| 5.3.1 词典的索引 |
| 5.3.2 词典的二字词索引机制 |
| 5.3.3 主要数据结构 |
| 5.3.4 词典的操作 |
| 5.3.5 词典的扩充 |
| 5.3.6 维护功能的设计和实现 |
| 第六章 自动分词系统的实验分析 |
| 6.1 分词词典的主界面 |
| 6.2 实验分析 |
| 6.2.1 实验结果 |
| 6.2.2 性能分析 |
| 6.2.3 总结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 下一步的工作主要包括 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于最大匹配的中文分词概率算法研究（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 分词词典机制 |
| 2.1 词典结构 |
| (1) 词首字索引表 |
| (2) 词典正文 |
| (3) 对未登录词的处理 |
| 2.2 字典查询过程 |
| 3 自动分词算法 |
| 3.1 最大匹配算法 |
| (1) 最大匹配法 (MM法) |
| (2) 逆向最大匹配法 (RMM法) |
| 3.2 基于最大匹配的概率算法 |
| 3.3 歧义词的消去 |
| 4 算法分析 |
| 4.1 空间分析 |
| (1) 首字索引节点 |
| (2) 顺序词表 |
| (3) 多字词链表 |
| 4.2 性能分析 |
| 4.3 实验结果 |
| 5 结束语 |
（9）汉语文本自动分词算法的研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 词典设计 |
| 2.1 字典结构设计 |
| (1) 词首字索引表 |
| (2) 词典正文 |
| (3) 对未登录词的处理 |
| 2.2 字典查询过程 |
| 3 分词算法 |
| 3.1 自动分词算法 |
| 3.2 最大匹配法 |
| (1) 最大匹配法 (MM法) |
| (2) 逆向最大匹配法 (RMM法) |
| 3.3 基于最大匹配的概率算法 |
| 3.4 歧义词的消去 |
| 4 算法分析 |
| 4.1 空间 |
| (1) 首字索引结点 |
| (2) 顺序词表 |
| (3) 多字词链表 |
| 4.2 性能分析 |
| 4.3 实验结果 |
| 5 结束语 |
（10）Web中文信息获取的算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 Web信息检索系统 |
| 1.2.2 搜索引擎的类型及研究动向 |
| 1.2.3 Web信息抽取技术 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文结构 |
| 第二章 WEB搜索引擎研究 |
| 2.1 搜索引擎系统的组成及工作原理 |
| 2.1.1 搜索器 |
| 2.1.2 索引器 |
| 2.1.3 检索器 |
| 2.1.4 用户接口 |
| 2.2 WEB搜索引擎相关技术 |
| 2.2.1 网页信息采集技术 |
| 2.2.2 汉语自动分词 |
| 2.2.3 检索结果排序算法 |
| 2.2.4 自动分类技术 |
| 2.2.5 智能代理(Intelligent Agent)技术 |
| 第三章 中文自动分词算法的研究 |
| 3.1 词典设计 |
| 3.1.1 典型的中文分词词典机制 |
| 3.1.2 字典结构设计 |
| 3.1.3 字典查询过程 |
| 3.2 自动分词算法 |
| 3.2.1 基于字符串匹配的分词算法 |
| 3.2.2 基于统计语言模型的分词算法 |
| 3.2.3 基于理解的分词算法 |
| 3.3 基于最大匹配的概率算法 |
| 3.3.1 基于最大匹配的概率算法 |
| 3.3.2 歧义词的消去 |
| 3.4 算法分析 |
| 3.4.1 空间 |
| 3.4.2 性能分析 |
| 3.4.3 实验与分析 |
| 第四章 WEB页面主题相关性排序算法的研究 |
| 4.1 网页排序算法 |
| 4.1.1 PageRank算法 |
| 4.1.2 ARC算法 |
| 4.1.3 HITS算法 |
| 4.2 WEB页面主题的相关性分析 |
| 4.2.1 Web页面主题特性分析 |
| 4.2.2 页面主题的相关性分析 |
| 4.3 网页的相关性计算算法 |
| 4.3.1 基于URL的相关性计算 |
| 4.3.2 基于网页标记的相关性计算 |
| 4.3.3 网页文本的相关性计算 |
| 4.3.4 用户行为的相关性计算 |
| 4.3.5 相关性计算算法 |
| 4.4 实验与分析 |
| 第五章 WEB中文信息获取的框架 |
| 5.1 WEB信息抽取 |
| 5.1.1 Web信息抽取概述 |
| 5.1.2 Web信息抽取技术 |
| 5.2 基于XML信息抽取的相关技术 |
| 5.2.1 XML介绍 |
| 5.2.2 DOM模型 |
| 5.2.3 XPath |
| 5.3 基于XML的信息抽取模型 |
| 5.3.1 信息采集 |
| 5.3.2 文本预处理 |
| 5.3.3 信息抽取 |
| 5.3.4 索引库 |
| 5.3.5 用户查询模块 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 本文小结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的科研任务和发表的论文 |
四、一种改进的基于PATRICIA树的汉语自动分词词典机制（论文参考文献）
- [1]基于条件随机场的《左传》自动分词研究[D]. 陆启文. 南京农业大学, 2018(07)
- [2]中文自动分词技术的改进与优化研究[D]. 张金龙. 江苏科技大学, 2013(08)
- [3]搜索引擎中文分词技术研究[D]. 任丽芸. 重庆理工大学, 2011(04)
- [4]基于双字哈希的PAT树词典机制的研究[D]. 赵丽. 哈尔滨工程大学, 2011(05)
- [5]基于互关联后继树模型的词索引方法研究[D]. 陈俊堂. 中国石油大学, 2010(04)
- [6]中文文本自动分词技术与算法研究[D]. 许荣荣. 郑州大学, 2010(05)
- [7]分词词典的构建[D]. 武红. 内蒙古师范大学, 2010(04)
- [8]基于最大匹配的中文分词概率算法研究[J]. 何国斌,赵晶璐. 计算机工程, 2010(05)
- [9]汉语文本自动分词算法的研究[J]. 何国斌,赵晶璐. 计算机工程与应用, 2010(03)
- [10]Web中文信息获取的算法研究[D]. 赵晶璐. 西南大学, 2009(10)
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