信息抽取算法研究

第一章 绪论	第1-18页
·信息抽取概述	第7-14页
·信息抽取研究的发展历史	第8-12页
·文本信息抽取处理的对象	第12-13页
·信息抽取系统的两大设计方法	第13页
·信息抽取的两大发展方向	第13页
·信息抽取问题研究的意义	第13-14页
·信息抽取的模型	第14-16页
·本文所做的工作	第16-18页
第二章 隐马尔可夫模型	第18-27页
·隐马尔可夫模型简介	第18-19页
·隐马尔可夫模型的三个基本问题	第19-25页
·数据稀疏及解决方法	第25-27页
·数据稀疏问题	第25页
·统计平滑技术	第25-27页
第三章 基于隐马尔可夫模型的文本信息抽取	第27-34页
·引言	第27-28页
·相关技术和工作	第28-32页
·文本分块和特征提取	第28-29页
·隐马尔可夫模型及改进	第29-31页
·特征提取和隐马尔可夫模型的结合	第31页
·数据稀疏问题的解决	第31-32页
·实验结果分析	第32-33页
·小结	第33-34页
第四章 一种启发式的信息抽取算法	第34-38页
·引言	第34页
·概率模型	第34-35页
·启发式算法	第35-37页
·实验结果分析	第37页
·小结	第37-38页
第五章 基于神经网络的中文姓名抽取	第38-45页
·引言	第38页
·神经网络简介	第38-40页
·神经网络原理	第38-39页
·神经网络训练	第39-40页
·中文姓名抽取系统	第40-43页
·分词	第40-43页
·特征提取	第43页
·实验结果分析	第43-44页
·小结	第44-45页
第六章结论	第45-47页
参考文献	第47-50页
摘要	第50-52页
ABSTRACT	第52-55页
致谢	第55页