Java中文文本信息處理：從海量到精準

第1章 Java軟件開發(fā)
1．1 背景
1．1．1 好身體是一切成功的保證
1．1．2 路線圖
1．1．3 Java
1．2 軟件工具
1．2．1 搜索引擎
1．2．2 Windows命令行
1．2．3 機器翻譯
1．2．4 Linux
1．2．5 源代碼比較工具
1．3 Java基礎
1．3．1 準備開發(fā)環(huán)境
1．3．2 Eclipse
1．4 本章小結
第2章 結構化程序設計
2．1 基本數(shù)據(jù)類型
2．2 變量
2．2．1 表達式執(zhí)行順序
2．2．2 簡化的運算符
2．2．3 常量
2．3 控制結構
2．3．1 語句
2．3．2 判斷條件
2．3．3 三元運算符
2．3．4 條件判斷
2．3．5 循環(huán)
2．4 方法
2．4．1 main方法
2．4．2 遞歸調用
2．4．3 方法調用棧
2．5 數(shù)組
2．5．1 數(shù)組求和
2．5．2 計算平均值舉例
2．5．3 前趨節(jié)點數(shù)組
2．5．4 快速復制
2．5．5 循環(huán)不變式
2．6 字符串
2．6．1 字符編碼
2．6．2 格式化
2．6．3 增強switch語句
2．7 數(shù)值類型
2．7．1 類型轉換
2．7．2 整數(shù)運算
2．7．3 數(shù)值運算
2．7．4 位運算
2．8 安裝Java
2．8．1 服務器端安裝
2．8．2 自動安裝Java
2．9 提高代碼質量
2．9．1 代碼整潔
2．9．2 單元測試
2．9．3 調試
2．9．4 重構
2．10 本章小結
第3章 面向對象編程
3．1 類和對象
3．1．1 類
3．1．2 類方法
3．1．3 類變量
3．1．4 實例變量
3．1．5 構造方法
3．1．6 對象
3．1．7 實例方法
3．1．8 調用方法
3．1．9 內部類
3．1．10 克隆
3．1．11 結束
3．2 繼承
3．2．1 重寫
3．2．2 繼承構造方法
3．2．3 接口
3．2．4 匿名類
3．2．5 類的兼容性
3．3 封裝
3．4 重載
3．5 靜態(tài)
3．5．1 靜態(tài)變量
3．5．2 靜態(tài)類
3．5．3 修飾類的關鍵詞
3．6 枚舉類型
3．7 集合類
3．7．1 動態(tài)數(shù)組
3．7．2 散列表
3．7．3 泛型
3．7．4 Google Guava集合
3．7．5 類型擦除
3．7．6 遍歷
3．7．7 排序
3．7．8 lambda表達式
3．8 比較
3．8．1 Comparable接口
3．8．2 比較器
3．9 SOLID原則
3．10 異常
3．10．1 斷言
3．10．2 Java中的異常
3．10．3 從方法中拋出異常
3．10．4 處理異常
3．10．5 正確使用異常
3．11 字符串對象
3．11．1 字符對象
3．11．2 查找字符串
3．11．3 修改字符串
3．11．4 格式化
3．11．5 常量池
3．11．6 關于對象不可改變
3．12 日期
3．13 大數(shù)對象
3．14 給方法傳參數(shù)
3．14．1 基本類型和對象
3．14．2 重載
3．15 文件操作
3．15．1 文本文件
3．15．2 二進制文件
3．15．3 文件位置
3．15．4 讀寫Unicode編碼的文件
3．15．5 文件描述符
3．15．6 對象序列化
3．15．7 使用IOUtils
3．16 Java類庫
3．16．1 使用Java類庫
3．16．2 構建JAR包
3．16．3 使用Ant
3．16．4 生成JavaDoc
3．16．5 ClassLoader
3．16．6 反射
3．17 編程風格
3．17．1 命名規(guī)范
3．17．2 流暢接口
3．17．3 日志
3．18 IDEA
3．19 實例
3．20 本章小結
第4章 處理文本
4．1 字符串操作
4．2 有限狀態(tài)機
4．2．1 從NFA到DFA
4．2．2 DFA
4．2．3 DFA交集
4．2．4 DFA并集
4．2．5 有限狀態(tài)轉換
4．3 本章小結
第5章 數(shù)據(jù)結構
5．1 鏈表
5．2 樹算法
5．2．1 標準Trie樹
5．2．2 鏈表Trie樹
5．2．3 二叉搜索樹
5．2．4 數(shù)組形式的二叉樹
5．2．5 三叉Trie樹
5．2．6 三叉Trie樹交集
5．2．7 Trie樹詞典
5．2．8 平衡Trie樹
5．2．9 B樹
5．3 雙數(shù)組Trie
5．4 隊列
5．4．1 鏈表實現(xiàn)的隊列
5．4．2 優(yōu)先隊列
5．4．3 找出前k個最大的元素
5．5 堆棧
5．6 雙端隊列
5．7 散列表
5．7．1 快速查找的散列表
5．7．2 HashMap
5．7．3 應用散列表
5．7．4 開放式尋址
5．7．5 布隆過濾器
5．7．6 SimHash
5．8 圖
5．8．1 表示圖
5．8．2 遍歷圖
5．9 大數(shù)據(jù)
5．10 本章小結
第6章 算法
6．1 貪婪法
6．2 分治法
6．3 動態(tài)規(guī)劃
6．4 在中文分詞中使用動態(tài)規(guī)劃算法
6．5 本章小結
第7章 最長匹配分詞
7．1 正向最大長度匹配法
7．2 逆向最大長度匹配法
7．3 處理未登錄串
7．4 開發(fā)分詞
7．5 本章小結
第8章 概率語言模型的分詞方法
8．1 一元模型
8．2 整合基于規(guī)則的方法
8．3 表示切分詞圖
8．4 形成切分詞圖
8．5 數(shù)據(jù)基礎
8．5．1 文本形式的詞表
8．5．2 數(shù)據(jù)庫詞表
8．6 改進一元模型
8．7 二元詞典
8．8 完全二叉數(shù)組
8．9 三元詞典
8．10 N元模型
8．11 N元分詞
8．12 生成語言模型
8．13 評估語言模型
8．14 概率分詞的流程與結構
8．15 本章小結
第9章 詞性標注
9．1 數(shù)據(jù)基礎
9．2 隱馬爾科夫模型
9．3 存儲數(shù)據(jù)
9．4 統(tǒng)計數(shù)據(jù)
9．5 整合切分與詞性標注
9．6 知識型詞性序列標注
9．7 本章小結
參考資源
后記