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第1章 引言1

1.1 研究背景1

1.2 研究内容概况4

1.2.1 课题概述4

1.2.2 多语言本体学习框架与开发平台的设计4

1.3 本书的内容与章节安排6

参考文献6

第2章 多语言领域本体学习研究综述9

2.1 多语言词汇资源概述9

2.2 多语言本体学习研究现状12

2.2.1 本体学习综述12

2.2.2 典型的本体学习工具概述18

2.2.3 多语本体构建相关研究概述21

2.3 多语言本体应用项目概述27

2.3.1 基本原理28

2.3.2 相关应用项目概述30

2.4 本章小结38

参考文献38

第3章 基于领域平行语料的双语核心术语抽取研究45

3.1 相关研究概述45

3.2 基于专业领域平行语料的双语核心术语抽取46

3.2.1 总体流程与关键技术46

3.2.2 抽取结果与分析49

3.2.3 模块运行界面53

3.3 基于领域分类知识库的术语分类55

3.3.1 术语分类概述55

3.3.2 基于领域分类知识库的术语分类57

3.4 本章小结59

参考文献59

第4章 基于多层术语度的一体化术语抽取研究63

4.1 相关研究概述63

4.2 基于多层术语度的一体化术语抽取66

4.2.1 一体化术语抽取策略66

4.2.2 条件随机场模型概述68

4.2.3 多层术语度特征度量68

4.2.4 术语抽取结果与分析73

4.2.5 模块运行界面77

4.3 本章小结81

参考文献81

第5章 基于术语度约束的双语术语对齐研究85

5.1 相关研究概述85

5.2 基于术语度约束的双语术语对齐91

5.2.1 基本原理91

5.2.2 基于术语度约束的词对齐结果优化92

5.2.3 基于术语度约束的双语术语对齐95

5.2.4 模块运行界面102

5.3 本章小结105

参考文献106

第6章 基于多语术语聚类的概念层次体系生成研究109

6.1 相关研究概述109

6.2 基于多语术语聚类的概念层次体系生成112

6.2.1 总体流程与关键技术112

6.2.2 实验结果与分析120

6.2.3 模块运行界面125

6.3 本章小结131

参考文献132

第7章 基于多语文本聚类的主题层次体系生成研究135

7.1 相关研究概述135

7.2 基于多语言文本聚类的主题式概念层次生成141

7.2.1 主题式概念层次生成基本原理141

7.2.2 基于多语言文本聚类的主题式层次体系生成策略142

7.2.3 实验结果与分析143

7.2.4 模块运行界面149

7.3 本章小结152

参考文献152

第8章 结束语156

8.1 总结156

8.2 进一步工作156

8.2.1 双语术语抽取方面156

8.2.2 多语言层次关系生成方面160

8.2.3 概念间其他关系的发现160

附录161

附录1 Segtag汉语文本词性标注标记集161

附录2 Penn Treebank词性标注标记集163

附录3 核心术语训练阶段类间分布熵计算结果样例164

附录4 候选核心术语抽取样例（法律类Top-40）169

附录5 双语候选核心术语对齐样例（法律类Top-40）170

附录6 《人民日报》（1998年上半年）语料词频排序（Top-40）171

附录7 NTCIR新闻语料词频排序（Top-40）172

附录8 新闻语句样例中的术语度173

附录9 专业领域语句样例中的术语度174

附录10 术语抽取模型训练标注语料片段175

附录11 用于术语抽取的CRF++特征模板176

附录12 术语抽取10折交叉验证结果177

附录13 Giza++结果中术语度比值排序（Top-40）180

附录14 IT领域1万句对的双语术语抽取结果（Top-40）181

附录15 基于术语聚类的多语言概念层次体系示例186

附录16 基于文本聚类的主题层次体系示例192

附录17 语料库与开源工具列表197

后记199

索引201