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第一章　技术背景1

1.1　NLP的根本难点——认识性和不确定性1

1.1.1 自然语言的认识性2

1.1.2 自然语言的不确定性6

1.2　现阶段NLP的根本目标——受限语言智能仿知技术9

1.3　NLP技术的发展阶段11

1.3.1　技术探索阶段（20世纪50、60年代）11

1.3.2　规则技术兴起阶段（20世纪70、80年代）11

1.3.3　统计技术兴起阶段（20世纪90年代至今）13

1.4　NLP技术的发展趋势15

1.4.1 实例技术可能成为主流技术15

1.4.2　规则技术和统计技术可能成为辅助技术17

1.5　小结17

第二章　基于词联接的NLP技术概述19

2.1　TCT的基本原理和技术结构20

2.1.1 TCT的基本原理20

2.1.2 TCT的技术结构22

2.1.3 TCT的研究进展24

2.2　TCT的哲学基础——易学25

2.2.1 易卦——认知模型26

2.2.2　五行——体验模型28

2.3　TCT的理论基础——神经认知语言学30

2.4　TCT的方法基础——基于实例的知识加工33

2.5　小结34

第三章 基于词联接的知识表示技术（TCTR）36

3.1　知识表示基本原理36

3.2 自然语言知识结构与要素38

3.2.1　语言知识静态结构39

3.2.2　语言知识动态结构41

3.2.3　语言知识要素42

3.3　TCTR语言知识形式化系统43

3.3.1 自然语言知识形式化方法43

3.3.2　词的结构语义形式化45

3.3.3　词的整体语义形式化46

3.3.4　词的上下文语义形式化55

3.4　小结60

第四章 基于词联接的知识获取技术（TCTO）61

4.1　知识获取基本原理61

4.2　TCTO语言知识设计原理63

4.2.1　语料标注64

4.2.2　语言规则设计66

4.2.3　语言知识推理程序设计69

4.3　TCTO语料标注规范70

4.3.1　语料标注流程71

4.3.2　语料标注工具71

4.3.3　语料标注规则72

4.3.4 编写《TCTO语料标注手册》78

4.4　初级语言知识获取与管理79

4.4.1　初级语言知识获取79

4.4.2　初级语言知识管理81

4.5　小结81

第五章　基于词联接的语言分析技术（TCTA）83

5.1　语言分析基本原理83

5.2　TCTA初级语言分析原理85

5.2.1　语言分析目标85

5.2.2　语言知识基础85

5.2.3　语言分析策略86

5.3　TCTA初级语言分析核心算法90

5.3.1 分词90

5.3.2　词联接最大语义符合度计算93

5.3.3　最优句树搜索99

5.3.4　模块调用关系与流程104

5.4　小结104

第六章 基于词联接的语言评价技术（TCTE）106

6.1　语言评价基本原理106

6.2　TCTE语言风格评价原理109

6.2.1　语言评价目标109

6.2.2　语言知识基础111

6.2.3　语言评价策略114

6.3　TCTE语言风格计算115

6.4　小结117

第七章　诗词语言处理系统（PPS）开发与测试119

7.1　开发目标120

7.2　PPS设计120

7.2.1　语言知识类设计120

7.2.2　语言知识库设计122

7.2.3　模块设计123

7.2.4　界面设计（附图1、2、3、4、5、6）125

7.2.5 编写《PPS用户指南》126

7.3　PPS测试126

7.3.1　数据准备工作126

7.3.2　诗词语料标注测试128

7.3.3　诗词语言初级分析测试129

7.3.4　诗词语言豪放与婉约风格的评价测试132

7.4　小结137

第八章　总结与展望139

参考文献142

附录一　图、表、公式索引150

附录二　《唐诗作品豪放与婉约风格评价问卷调查》表153

附录三　诗词语言处理系统界面设计157