| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 地址标准与规范 | 第13-14页 |
| 1.2.2 中文地址解析 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究内容及创新点 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 创新点 | 第17-18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论及技术 | 第19-31页 |
| 2.1 概率知识 | 第19-21页 |
| 2.1.1 条件概率 | 第19-20页 |
| 2.1.2 贝叶斯理论 | 第20页 |
| 2.1.3 最大似然估计 | 第20-21页 |
| 2.2 N元语法模型（N-GRAM MODEL） | 第21-25页 |
| 2.2.1 N元语法模型 | 第21-23页 |
| 2.2.2 数据平滑(Data Smoothing) | 第23-25页 |
| 2.3 词性标注 | 第25-27页 |
| 2.3.1 基于规则的词性标注方法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于统计的词性标注方法 | 第26页 |
| 2.3.3 统计和规则相结合的词性标注方法 | 第26-27页 |
| 2.4 中文地址的描述规则 | 第27-30页 |
| 2.4.1 地址要素 | 第27-29页 |
| 2.4.2 地址模型 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 中文地址行政区划提取 | 第31-41页 |
| 3.1 最大匹配方法存在的问题 | 第31-32页 |
| 3.2 基于移动窗口最大匹配算法的地址匹配方法 | 第32-36页 |
| 3.3 实验对比与分析 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 中文地址行政区划解析 | 第41-53页 |
| 4.1 行政区划集合运算 | 第41-45页 |
| 4.1.1 一般的集合运算 | 第42-44页 |
| 4.1.2 条件集合运算 | 第44-45页 |
| 4.2 行政区划评估值 | 第45-46页 |
| 4.3“路”特征词分组 | 第46-47页 |
| 4.4 基于集合运算的行政区划解析方法 | 第47-48页 |
| 4.5 实验对比与分析 | 第48-52页 |
| 4.5.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 4.5.2“路”特征词分组处理 | 第49-50页 |
| 4.5.3 评估值计算 | 第50-51页 |
| 4.5.4 算法对比 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 中文地址解析与语义标注 | 第53-67页 |
| 5.1 基于贝叶斯的中文地址要素切分方法 | 第53-57页 |
| 5.1.1 地址要素切分 | 第54-55页 |
| 5.1.2 字齐维特比算法 | 第55-57页 |
| 5.2 中文地址句法分析 | 第57-58页 |
| 5.3 中文地址语义标注 | 第58-61页 |
| 5.4 中文地址解析与语义标注方法 | 第61页 |
| 5.5 实验对比与分析 | 第61-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-71页 |
| 6.1 工作总结 | 第67-69页 |
| 6.2 工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |