独秀外国语言文学博士文库：通过句法位置提取中文关键词的实验研究

　　Chapter 1 Introduction
　　1.2 Discussions on KE methods
　　Chapter 2 Information retrieval: the ultimate goal
　　2.1 Introduction
　　2.3.1 Free text string searching
　　2.4.1 The Vector Space Model
　　2.4.2 Probabilistic approaches
　　2.4.3 Document classification and clustering
　　2.5 Linguistic approaches to IR
　　2.5.1 Problems with statistical methods
　　2.5.2 Non-statistical methods
　　2.7 Nominal phrases
　　2.7.1 Significance
　　2.7.2 Phrase detection and extraction
　　2.7.3 Base NPs
　　2.8 Summary
　　Chapter 3 Web search and relevance: trigger and rationale
　　3.1 Web search: a good landing for IR discussions
　　3.2 The "hypertext challenge"? 
　　3.3 Search engines: performance and problems
　　3.4 IR and relevance
　　3.5 Relevance studies
　　3.5.1 Anatomy of the concept
　　3.5.2 Relevance assessment variation 
　　3.5.3 System-oriented relevance ,
　　3.5.4 User-oriented relevance
　　3.5.5 System-oriented definitions of relevance
　　3.6 Discussion and re-definition
　　Chapter 4 Keyword extraction: methodology and practices
　　4.1 KE: a good aid for IR
　　4.2 What is "topic"? 
　　4.3 KE review 
　　4.3.1 Text segmentation and topic extraction
　　……
　　Chapter 5 Experiments
　　Chapter 6 Conclusions and further research
　　Bibliography
　　Appendices

　　    王家钺，广西师范大学外国语学院英语语言文学系主任、博士、副教授、硕士研究生导师。从事应用语言学、语料库语言学、计算机辅助翻译等领域的研究。在《外语界》《现代外语》等刊物上发表论文多篇，主持省厅级课题2项。

　　    《独秀外国语言文学博士文库：通过句法位置提取中文关键词的实验研究》详尽描述了自然语言处理尤其是信息检索的各种主要方法，并对信息检索领域“相关性”这一核心概念进行了回顾与综述，在此基础上提出了基于句法位置提取关键词的初步设想，通过小型问卷调查证明了基本名物性短语的重要性。在实验部分，作者以从某技术型网站搜集的小型文本库为实验对象，首先证明了不同文本位置以及不同句法层级上产生关键词的可能性有显著差异。随后使用向量空间模型（VSM）提取其关键词，然后对文本库中的基本名物性短语的句法位置进行手工标注，通过这些位置提取关键词，再将二者进行对比。实验表明，通过句法位置提取的关键词与通过VSM提取的关键词没有显著差异。最后作者对这些实验结果进行了讨论。