免费人妻中文不卡无码_日本精品爽爽van在线_久久精品国产99久久丝袜蜜桃_女强人被春药精油按摩bd电影

第1章 緒 論
1.1 藏文概述
1.1.1 藏文文字的性質(zhì)
1.1.2 藏文文法的主要內(nèi)容
1.2 藏文文本特征
1.2.1 藏文文字特征
1.2.2 藏文詞語(yǔ)特征
1.2.3 藏文句子特征
1.3 藏文編碼標(biāo)準(zhǔn)情況
1.3.1 ASCII碼
1.3.2 中文字符的編碼
1.3.3 藏文字符編碼國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)
1.3.4 國(guó)際字符編碼UNICODE及藏文字符編碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
1.4 藏文文本挖掘
1.4.1 文本挖掘基本概念
1.4.2 文本挖掘主要技術(shù)
1.4.3 文本挖掘的一般過(guò)程
1.4.4 文本挖掘面臨的困難
第2章 藏文字符處理
2.1 藏字的結(jié)構(gòu)
2.1.1 藏字的結(jié)構(gòu)分析
2.1.2 藏字的構(gòu)件
2.2 藏文字符輸入技術(shù)
2.2.1 藏文字符鍵盤(pán)編碼理論
2.2.2 藏文字符鍵盤(pán)設(shè)計(jì)分析
2.2.3 藏文字符鍵盤(pán)布局國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)
2.2.4 Windows藏文字符鍵盤(pán)輸入技術(shù)
2.3 藏文文字的規(guī)范化處理
2.3.1 特殊符號(hào)的歸一化
2.3.2 外借詞的藏文化處理
2.3.3 黏著語(yǔ)的規(guī)范化處理
2.4 藏文文字的結(jié)構(gòu)識(shí)別
2.4.1 小字符集編碼的藏文音節(jié)結(jié)構(gòu)
2.4.2 現(xiàn)代藏文音節(jié)正字法知識(shí)
2.4.3 藏文文字結(jié)構(gòu)的辨識(shí)
2.4.4 藏文音節(jié)構(gòu)件的確定算法
第3章 藏文詞法分析
3.1 藏文詞法分析概述
3.1.1 藏文詞法分析研究的問(wèn)題
3.1.2 詞法分析研究面臨的困難
3.1.3 一體化藏文詞法分析框架
3.1.4 藏文詞法分析的意義與作用
3.1.5 藏文詞法分析的目標(biāo)
3.2 藏文自動(dòng)分詞
3.2.1 藏文自動(dòng)分詞概述
3.2.2 藏文分詞的方法
3.2.3 基于條件隨機(jī)場(chǎng)的藏文分詞方法值
3.2.4 藏文未登錄詞的處理方法
3.3 藏文詞性標(biāo)注
3.3.1 藏文詞類(lèi)標(biāo)記集
3.3.2 基于熵模型的藏文詞性標(biāo)注
3.4 藏族人名識(shí)別
3.4.1 藏族人名的結(jié)構(gòu)
3.4.2 藏族人名的特點(diǎn)
3.4.3 藏族人名的識(shí)別策略
3.4.4 基于詞位的藏族人名識(shí)別方法
3.4.5 基于條件隨機(jī)場(chǎng)的藏族人名識(shí)別
3.5 藏文詞處理方法測(cè)評(píng)
3.5.1 黃金標(biāo)準(zhǔn)
3.5.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
第4章 藏文句法分析
4.1 句法分析概述
4.1.1 句法分析概念
4.1.2 句法分析基本策略
4.2 藏文句子概述
4.2.1 藏文句子概念
4.2.2 藏文句子特點(diǎn)
4.2.3 藏文句尾詞性特征分析
4.3 藏文句子類(lèi)別
4.3.1 藏文句子分類(lèi)
4.3.2 藏文句子基本結(jié)構(gòu)
4.3.3 藏文句型分類(lèi)
4.3.4 藏文句型功能特征分析
4.4 藏文句法分析
4.4.1 句法分析概述
4.4.2 基于概率上下文無(wú)關(guān)文法的藏語(yǔ)句法分析
4.4.3 藏文依存句法分析
第5章 藏文文本表示模型研究
5.1 文本表示概述
5.2 文本特征項(xiàng)
5.3 文本特征表示方法
5.3.1 基于字的特征表示法
5.3.2 基于詞的特征表示法
5.3.3 基于短語(yǔ)的特征表示法
5.3.4 基于概念的特征表示法
5.4 藏文文本表示方法研究
第6章 藏文文本分類(lèi)算法研究
6.1 文本分類(lèi)概述
6.1.1 文本分類(lèi)定義
6.1.2 自動(dòng)文本分類(lèi)
6.1.3 文本分類(lèi)的基本流程
6.1.4 文本分類(lèi)的應(yīng)用領(lǐng)域
6.2 文本特征提取方法
6.2.1 率統(tǒng)計(jì)法
6.2.2 互信息法
6.2.3 信息增益法
6.2.4 卡方檢驗(yàn)法
6.2.5 其他方法
6.3 文本分類(lèi)算法
6.3.1 樸素貝葉斯模型
6.3.2 支持向量機(jī)算法
6.3.3 KNN算法
6.4 算法性能評(píng)價(jià)
6.4.1 二元分類(lèi)評(píng)價(jià)
6.4.2 多類(lèi)問(wèn)題評(píng)價(jià)
6.5 藏文文本分類(lèi)算法研究
6.5.1 基于樸素貝葉斯的藏文文本分類(lèi)研究
6.5.2 基于KNN模型的藏文文本分類(lèi)研究
6.5.3 基于SVM：的藏文文本分類(lèi)研究
第7章 藏文文本聚類(lèi)算法研究
7.1 文本聚類(lèi)概述
7.1.1 文本聚類(lèi)的概念
7.1.2 文本聚類(lèi)的任務(wù)
7.1.3 文本分類(lèi)的應(yīng)用領(lǐng)域
7.2 文本聚類(lèi)分析的常用特征表示
7.3 文本相似性度量
7.3.1 樣本間的相似性
7.3.2 簇間的相似性
7.3.3 樣本與簇間的相似性
7.4 文本聚類(lèi)方法
7.4.1 劃分聚類(lèi)方法
7.4.2 層次聚類(lèi)方法
7.4.3 密度聚類(lèi)方法
7.4.4 基于模型的聚類(lèi)
7.4.5 競(jìng)爭(zhēng)聚類(lèi)類(lèi)型
7.5 聚類(lèi)算法性能評(píng)估
7.6 藏文文本聚類(lèi)方法
第8章 藏文web文本挖掘方法研究
8.1 web文本挖掘概述
8.1.1 web文本數(shù)據(jù)應(yīng)用及特點(diǎn)
8.1.2 web文本挖掘及挖掘類(lèi)型
8.1.3 web文本挖掘過(guò)程
8.2 網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
8.2.1 網(wǎng)頁(yè)特征
8.2.2 N頁(yè)結(jié)構(gòu)
8.2.3 網(wǎng)頁(yè)架構(gòu)
8.3 web文本信息獲取方式
8.3.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
8.3.2 其他web信息程序獲取方式
8.3.3 web文本信息抽取
8.3.4 自然語(yǔ)言文本結(jié)構(gòu)化信息抽取
8.4 web信息文本抽取相關(guān)知識(shí)
8.4.1 XPath技術(shù)
8.4.2 解析模板以及解析模板的生成技術(shù)
8.5 藏文網(wǎng)頁(yè)文本主題信息抽取算法實(shí)現(xiàn)
8.5.1 藏文網(wǎng)頁(yè)規(guī)范化處理
8.5.2 藏文網(wǎng)頁(yè)標(biāo)簽的線性重構(gòu)
8.5.3 藏文網(wǎng)頁(yè)正文抽取算法實(shí)現(xiàn)
8.5.4 藏文網(wǎng)頁(yè)主題抽取算法實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)