語篇信息挖掘研究

目錄
前言
第一章　導論　1
1.1　信息、語言信息和語篇信息　1
1.2　語篇信息分析　4
1.3　語篇信息挖掘　9
1.4　本書章節(jié)安排　14
第二章　語篇信息挖掘研究的基礎　16
2.1　語篇信息理論　16
2.1.1　基本概念　16
2.1.2　主要理論模式　20
2.1.3　基本觀點　21
2.1.4　分析過程和工具　23
2.1.5　發(fā)展及應用前景　24
2.2　其他語言學理論　25
2.2.1　修辭結(jié)構(gòu)理論　26
2.2.2　體裁分析理論　28
2.2.3　系統(tǒng)功能語言學理論　29
2.3　自然語言處理　30
2.3.1　現(xiàn)狀　30
2.3.2　分析技術(shù)　32
2.3.3　機器學習　34
2.3.4　主要難題　36
2.4　數(shù)據(jù)挖掘　37
2.4.1　數(shù)據(jù)挖掘與信息挖掘　37
2.4.2　數(shù)據(jù)挖掘方法與信息挖掘方法　38
2.4.3　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點　38
2.4.4　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與語料庫　39
2.4.5　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息視角　40
2.4.6　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在信息挖掘中的應用　40
2.5　網(wǎng)絡搜索　41
2.5.1　網(wǎng)絡搜索的基本原理及局限性　41
2.5.2　網(wǎng)絡搜索的智能化　42
2.5.3　搜索引擎與數(shù)據(jù)采集器　43
第三章　語篇信息挖掘的技術(shù)條件　44
3.1　概述　44
3.2　語料庫　47
3.2.1　語料庫概述　47
3.2.2　語料庫功能　48
3.2.3　語料庫技術(shù)基礎　49
3.2.4　信息型語料庫　51
3.3　數(shù)據(jù)庫　54
3.3.1　數(shù)據(jù)庫種類　54
3.3.2　數(shù)據(jù)庫的技術(shù)優(yōu)勢　56
3.3.3　數(shù)據(jù)庫技術(shù)的新發(fā)展　57
3.4　互聯(lián)網(wǎng)　58
3.4.1　互聯(lián)網(wǎng)資源　58
3.4.2　互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基礎　61
3.4.3　互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)共享　68
3.4.4　互聯(lián)網(wǎng)信息處理的障礙　68
3.5　搜索引擎　69
3.5.1　搜索引擎的種類　69
3.5.2　搜索引擎的主要功能　70
3.5.3　搜索引擎的局限性　71
3.5.4　搜索引擎的發(fā)展方向　72
3.5.5　搜索引擎為信息挖掘提供的技術(shù)基礎　73
第四章　語篇信息分析過程　75
4.1　概述　75
4.2　分析設計　76
4.3　宏觀信息結(jié)構(gòu)　77
4.3.1　樹型結(jié)構(gòu)模式　78
4.3.2　樹干結(jié)構(gòu)模式　81
4.4　信息流動調(diào)控　84
4.4.1　調(diào)控者模式　85
4.4.2　調(diào)控方式模式　87
4.5　信息組合　89
4.5.1　主觀+客觀+說明信息模式　90
4.5.2　信息配置與變換模式　92
4.6　微觀信息結(jié)構(gòu)　95
4.6.1　微觀信息結(jié)構(gòu)模式　95
4.6.2　微觀信息配置模式　96
4.7　信息功能　96
4.7.1　交際指向模式　97
4.7.2　功能配置模式　98
4.8　基本信息模式總結(jié)　99
第五章　以信息挖掘為指向的多角度研究　101
5.1　概述　101
5.2　體裁分析　103
5.3　語用分析　108
5.4　認知分析　110
5.5　調(diào)查研究　120
5.6　實驗研究　125
5.6.1　文本鑒別實驗　126
5.6.2　語音識別實驗　128
5.6.3　語言心理實驗　131
第六章　信息挖掘模式的核心構(gòu)成　132
6.1　規(guī)則的歸納　132
6.1.1　語篇分類規(guī)則　133
6.1.2　宏觀結(jié)構(gòu)規(guī)則　134
6.1.3　微觀結(jié)構(gòu)規(guī)則　136
6.1.4　語義分析規(guī)則　140
6.1.5　語篇語言分析規(guī)則　141
6.2　規(guī)則的組織和運行　143
6.2.1　規(guī)則運用舉例　144
6.2.2　規(guī)則庫　147
6.2.3　規(guī)則庫結(jié)構(gòu)　149
6.2.4　其他相關(guān)機制　150
6.3　經(jīng)驗主義方法在信息挖掘中的應用　151
6.3.1　規(guī)則控制中的機器學習　152
6.3.2　信息挖掘過程中的機器學習　152
6.3.3　粗糙集算法應用舉例　153
第七章　信息挖掘模式的架構(gòu)　156
7.1　信息模式識別　156
7.1.1　信息模式的類別　157
7.1.2　信息模式的用途　158
7.1.3　信息模式識別的基本條件　159
7.1.4　信息模式識別技術(shù)　160
7.1.5　信息模式識別過程　162
7.2　信息模式預測　164
7.2.1　語篇體裁線索　165
7.2.2　核心信息線索　166
7.2.3　關(guān)鍵概念線索　167
7.2.4　同種類語篇的共性線索　168
7.2.5　信息模式預測的步驟　169
7.3　信息模式生成　170
7.3.1　信息模式生成的基本條件　171
7.3.2　信息模式生成機制　172
7.3.3　信息模式的基本指標及其優(yōu)化　174
7.4　語篇類別分析　176
7.4.1　語篇類別與分析　176
7.4.2　語篇共性分析　178
7.4.3　語篇差別分析　179
7.4.4　語篇單獨分析　180
7.4.5　語篇大樣本分析　181
第八章　信息挖掘技術(shù)及其實際應用　183
8.1　語篇信息提取　183
8.1.1　信息提取及使用　184
8.1.2　普通信息檢索　185
8.1.3　語篇信息檢索　186
8.1.4　多模態(tài)信息處理　188
8.1.5　信息提取的相關(guān)問題　190
8.2　輿論走向預測　191
8.2.1　輿論走向　191
8.2.2　輿論走向的語篇信息分析方法　193
8.2.3　輿論走向預測的步驟　194
8.2.4　未來發(fā)展　198
8.3　網(wǎng)絡信息挖掘　199
8.3.1　應用空間　200
8.3.2　數(shù)據(jù)挖掘　201
8.3.3　數(shù)據(jù)與信息　202
8.3.4　信息挖掘過程　203
8.3.5　技術(shù)要求和信息挖掘原則　205
8.4　信息平臺建設　206
8.4.1　平臺的基本功能　206
8.4.2　主要模塊　211
8.4.3　平臺的基本技術(shù)要求　212
8.5　信息挖掘技術(shù)的服務對象　213
第九章　結(jié)束語　217
9.1　概述　217
9.1.1　語篇信息挖掘研究的背景、任務、思路和方法　217
9.1.2　語篇信息挖掘的相關(guān)技術(shù)和信息庫工具　219
9.1.3　未來的研究　220
9.2　主要觀點歸納　221
9.3　解決的主要問題　224
9.4　未來發(fā)展　229
參考文獻　230