| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·研究难点 | 第11-12页 |
| ·本文的组织 | 第12-13页 |
| 第2章 相关技术和背景 | 第13-33页 |
| ·人名消歧与相关方法的比较 | 第13页 |
| ·人名消歧常用方法 | 第13-16页 |
| ·向量空间模型聚类方法 | 第14页 |
| ·社会网络模型聚类方法 | 第14-15页 |
| ·文本分类方法 | 第15-16页 |
| ·模型生成方法 | 第16页 |
| ·英文人名消歧评测简介 | 第16-27页 |
| ·第一届英文人名消歧评测(WePS-1) | 第17-22页 |
| ·第二届英文人名消歧评测(WePS-2) | 第22-27页 |
| ·中文人名消歧评测(CIPS-SIGHAN 2010 BAKEOFF-3)介绍 | 第27-32页 |
| ·本章小节 | 第32-33页 |
| 第3章 基于层次聚类的英文人名消歧方法及实现 | 第33-47页 |
| ·核心思想及主体框架 | 第33页 |
| ·语料中的数据预处理 | 第33-34页 |
| ·数据加权合并、去停用词、词根还原即格式化输出 | 第33-34页 |
| ·存储规范设计 | 第34页 |
| ·缺失rank 的处理 | 第34页 |
| ·特征的选取 | 第34-37页 |
| ·URL、Email 的提取及优化 | 第34-35页 |
| ·提取正文内容 | 第35页 |
| ·命名实体的提取 | 第35页 |
| ·微型格式(Microformats)的提取 | 第35-36页 |
| ·干扰文档分析 | 第36-37页 |
| ·聚类方法的选择 | 第37-39页 |
| ·K-Means 算法 | 第37-38页 |
| ·自底向上的层次聚类算法 | 第38-39页 |
| ·实验设计 | 第39-40页 |
| ·实验评测语料 | 第39页 |
| ·实验结果评价方法 | 第39页 |
| ·实验环境配置 | 第39-40页 |
| ·主要实验结果分析 | 第40-46页 |
| ·命名实体消歧效果及分析 | 第40-41页 |
| ·正文内容消歧效果及分析 | 第41-42页 |
| ·URL 消歧效果及分析 | 第42-43页 |
| ·特征融合消歧效果及分析 | 第43页 |
| ·特征融合后的聚类数目设定 | 第43-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第4章 基于两步聚类的中文人名消歧方法与实现 | 第47-60页 |
| ·前言 | 第47页 |
| ·特征抽取 | 第47-49页 |
| ·跳跃树(jumping-tree) | 第47-48页 |
| ·基于跳跃距离(Jumping-Distance，JD)的N-Gram | 第48-49页 |
| ·消歧系统的实现 | 第49-50页 |
| ·系统一 | 第49-50页 |
| ·系统二 | 第50页 |
| ·两步聚类算法 | 第50-56页 |
| ·AP 聚类算法 | 第50-56页 |
| ·两步AP 聚类 | 第56页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第56-59页 |
| ·实验评测语料 | 第56-57页 |
| ·实验结果评测方案 | 第57页 |
| ·处理干扰(discarded)文档 | 第57页 |
| ·两步聚类评测 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |