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藏文文本分析與挖掘技術研究 版權信息
- ISBN：9787564375904
- 條形碼：9787564375904 ; 978-7-5643-7590-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
藏文文本分析與挖掘技術研究 內容簡介
本書以藏文文本處理為核心任務, 從理論到實踐闡述了大數據環境下藏文文本類型數據的分析方法, 探討了當前主流的文本挖掘技術以及這些技術在藏文文本分析處理中的具體應用。書中闡述了藏文字符處理、詞匯分析、句法分析、藏文文本表示、藏文文本分類、藏文文本聚類、藏文信息抽取等藏文文本分析與文本挖掘方面的理論與方法 ; 書中提出的相關技術方法可以直接用于解決藏文文本分析與文本挖掘的問題。
藏文文本分析與挖掘技術研究 目錄
第1章 緒 論
1.1 藏文概述
1.1.1 藏文文字的性質
1.1.2 藏文文法的主要內容
1.2 藏文文本特征
1.2.1 藏文文字特征
1.2.2 藏文詞語特征
1.2.3 藏文句子特征
1.3 藏文編碼標準情況
1.3.1 ASCII碼
1.3.2 中文字符的編碼
1.3.3 藏文字符編碼國家標準
1.3.4 國際字符編碼UNICODE及藏文字符編碼國際標準
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
1.4.3 文本挖掘的一般過程
1.4.4 文本挖掘面臨的困難
第2章 藏文字符處理
2.1 藏字的結構
2.1.1 藏字的結構分析
2.1.2 藏字的構件
2.2 藏文字符輸入技術
2.2.1 藏文字符鍵盤編碼理論
2.2.2 藏文字符鍵盤設計分析
2.2.3 藏文字符鍵盤布局國家標準
2.2.4 Windows藏文字符鍵盤輸入技術
2.3 藏文文字的規范化處理
2.3.1 特殊符號的歸一化
2.3.2 外借詞的藏文化處理
2.3.3 黏著語的規范化處理
2.4 藏文文字的結構識別
2.4.1 小字符集編碼的藏文音節結構
2.4.2 現代藏文音節正字法知識
2.4.3 藏文文字結構的辨識
2.4.4 藏文音節構件的確定算法
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
3.2 藏文自動分詞
3.2.1 藏文自動分詞概述
3.2.2 藏文分詞的方法
3.2.3 基于條件隨機場的藏文分詞方法值
3.2.4 藏文未登錄詞的處理方法
3.3 藏文詞性標注
3.3.1 藏文詞類標記集
3.3.2 基于*大熵模型的藏文詞性標注
3.4 藏族人名識別
3.4.1 藏族人名的結構
3.4.2 藏族人名的特點
3.4.3 藏族人名的識別策略
3.4.4 基于詞位的藏族人名識別方法
3.4.5 基于條件隨機場的藏族人名識別
3.5 藏文詞處理方法測評
3.5.1 黃金標準
3.5.2 評價指標
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
4.2.3 藏文句尾詞性特征分析
4.3 藏文句子類別
4.3.1 藏文句子分類
4.3.2 藏文句子基本結構
4.3.3 藏文句型分類
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 基于概率上下文無關文法的藏語句法分析
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
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 藏文文本分類算法研究
6.1 文本分類概述
6.1.1 文本分類定義
6.1.2 自動文本分類
6.1.3 文本分類的基本流程
6.1.4 文本分類的應用領域
6.2 文本特征提取方法
6.2.1 率統計法
6.2.2 互信息法
6.2.3 信息增益法
6.2.4 卡方檢驗法
6.2.5 其他方法
6.3 文本分類算法
6.3.1 樸素貝葉斯模型
6.3.2 支持向量機算法
6.3.3 KNN算法
6.4 算法性能評價
6.4.1 二元分類評價
6.4.2 多類問題評價
6.5 藏文文本分類算法研究
6.5.1 基于樸素貝葉斯的藏文文本分類研究
6.5.2 基于KNN模型的藏文文本分類研究
6.5.3 基于SVM：的藏文文本分類研究
第7章 藏文文本聚類算法研究
7.1 文本聚類概述
7.1.1 文本聚類的概念
7.1.2 文本聚類的任務
7.1.3 文本分類的應用領域
7.2 文本聚類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 文本聚類方法
7.4.1 劃分聚類方法
7.4.2 層次聚類方法
7.4.3 密度聚類方法
7.4.4 基于模型的聚類
7.4.5 競爭聚類類型
7.5 聚類算法性能評估
7.6 藏文文本聚類方法
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文本數據應用及特點
8.1.2 web文本挖掘及挖掘類型
8.1.3 web文本挖掘過程
8.2 網頁結構特點
8.2.1 網頁特征
8.2.2 N頁結構
8.2.3 網頁架構
8.3 web文本信息獲取方式
8.3.1 網絡爬蟲
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 自然語言文本結構化信息抽取
8.4 web信息文本抽取相關知識
8.4.1 XPath技術
8.4.2
1.1 藏文概述
1.1.1 藏文文字的性質
1.1.2 藏文文法的主要內容
1.2 藏文文本特征
1.2.1 藏文文字特征
1.2.2 藏文詞語特征
1.2.3 藏文句子特征
1.3 藏文編碼標準情況
1.3.1 ASCII碼
1.3.2 中文字符的編碼
1.3.3 藏文字符編碼國家標準
1.3.4 國際字符編碼UNICODE及藏文字符編碼國際標準
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
1.4.3 文本挖掘的一般過程
1.4.4 文本挖掘面臨的困難
第2章 藏文字符處理
2.1 藏字的結構
2.1.1 藏字的結構分析
2.1.2 藏字的構件
2.2 藏文字符輸入技術
2.2.1 藏文字符鍵盤編碼理論
2.2.2 藏文字符鍵盤設計分析
2.2.3 藏文字符鍵盤布局國家標準
2.2.4 Windows藏文字符鍵盤輸入技術
2.3 藏文文字的規范化處理
2.3.1 特殊符號的歸一化
2.3.2 外借詞的藏文化處理
2.3.3 黏著語的規范化處理
2.4 藏文文字的結構識別
2.4.1 小字符集編碼的藏文音節結構
2.4.2 現代藏文音節正字法知識
2.4.3 藏文文字結構的辨識
2.4.4 藏文音節構件的確定算法
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
3.2 藏文自動分詞
3.2.1 藏文自動分詞概述
3.2.2 藏文分詞的方法
3.2.3 基于條件隨機場的藏文分詞方法值
3.2.4 藏文未登錄詞的處理方法
3.3 藏文詞性標注
3.3.1 藏文詞類標記集
3.3.2 基于*大熵模型的藏文詞性標注
3.4 藏族人名識別
3.4.1 藏族人名的結構
3.4.2 藏族人名的特點
3.4.3 藏族人名的識別策略
3.4.4 基于詞位的藏族人名識別方法
3.4.5 基于條件隨機場的藏族人名識別
3.5 藏文詞處理方法測評
3.5.1 黃金標準
3.5.2 評價指標
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
4.2.3 藏文句尾詞性特征分析
4.3 藏文句子類別
4.3.1 藏文句子分類
4.3.2 藏文句子基本結構
4.3.3 藏文句型分類
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 基于概率上下文無關文法的藏語句法分析
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
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 藏文文本分類算法研究
6.1 文本分類概述
6.1.1 文本分類定義
6.1.2 自動文本分類
6.1.3 文本分類的基本流程
6.1.4 文本分類的應用領域
6.2 文本特征提取方法
6.2.1 率統計法
6.2.2 互信息法
6.2.3 信息增益法
6.2.4 卡方檢驗法
6.2.5 其他方法
6.3 文本分類算法
6.3.1 樸素貝葉斯模型
6.3.2 支持向量機算法
6.3.3 KNN算法
6.4 算法性能評價
6.4.1 二元分類評價
6.4.2 多類問題評價
6.5 藏文文本分類算法研究
6.5.1 基于樸素貝葉斯的藏文文本分類研究
6.5.2 基于KNN模型的藏文文本分類研究
6.5.3 基于SVM：的藏文文本分類研究
第7章 藏文文本聚類算法研究
7.1 文本聚類概述
7.1.1 文本聚類的概念
7.1.2 文本聚類的任務
7.1.3 文本分類的應用領域
7.2 文本聚類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 文本聚類方法
7.4.1 劃分聚類方法
7.4.2 層次聚類方法
7.4.3 密度聚類方法
7.4.4 基于模型的聚類
7.4.5 競爭聚類類型
7.5 聚類算法性能評估
7.6 藏文文本聚類方法
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文本數據應用及特點
8.1.2 web文本挖掘及挖掘類型
8.1.3 web文本挖掘過程
8.2 網頁結構特點
8.2.1 網頁特征
8.2.2 N頁結構
8.2.3 網頁架構
8.3 web文本信息獲取方式
8.3.1 網絡爬蟲
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 自然語言文本結構化信息抽取
8.4 web信息文本抽取相關知識
8.4.1 XPath技術
8.4.2
展開全部
藏文文本分析與挖掘技術研究 作者簡介
艾金勇，西藏民族大學副教授；研究方向為藏文信息處理、數字圖書館技術；近年來參與多項國家級和西藏自治區級項目，主持西藏自治區級項目2項；發表論文30余篇，其中核心期刊論文7篇； 陳小瑩，西藏民族大學講師；
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