信息抽取中中文命名实体识别技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文篇章结构 | 第15-17页 |
| 第2章 中文命名实体识别技术 | 第17-24页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·命名实体识别的概念 | 第17-18页 |
| ·命名实体识别的一般模型 | 第18-19页 |
| ·命名实体识别中的难点 | 第19-22页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·人名识别中的难点 | 第20页 |
| ·机构名识别的难点 | 第20-21页 |
| ·地名识别的难点 | 第21-22页 |
| ·命名实体识别的评测标准 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 隐马尔科夫模型 | 第24-38页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·马尔科夫模型 | 第24-25页 |
| ·隐马尔科夫模型模型 | 第25-27页 |
| ·HMM 的主要算法 | 第27-34页 |
| ·评估问题：求解观察值序列的概率 | 第27-31页 |
| ·解码问题：由观察值序列猜测状态序列 | 第31-32页 |
| ·学习问题：HMM 的参数估计 | 第32-34页 |
| ·HMM 的实现问题 | 第34-36页 |
| ·数值越界问题 | 第35页 |
| ·参数的初始化 | 第35-36页 |
| ·多组观测值的训练问题 | 第36页 |
| ·基于 HMM 的分类问题 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 分级时序记忆模型 | 第38-53页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·分级时序记忆模型的研究进展 | 第38-39页 |
| ·分级时序记忆模型的特征 | 第39-42页 |
| ·层级结构 | 第39-40页 |
| ·区域 | 第40-41页 |
| ·稀疏分布式表示 | 第41-42页 |
| ·时序 | 第42页 |
| ·分级时序记忆模型的功能 | 第42-44页 |
| ·学习功能 | 第43页 |
| ·推断功能 | 第43页 |
| ·预测功能 | 第43-44页 |
| ·行为功能 | 第44页 |
| ·分级时序记忆模型的学习算法 | 第44-52页 |
| ·Spatial Pooler | 第46-47页 |
| ·Spatial Pooler 的实现 | 第47-50页 |
| ·Temporal Pooler | 第50页 |
| ·Temporal Pooler 的实现 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 中文命名实体识别实验及结果分析 | 第53-57页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·实验流程 | 第53-55页 |
| ·文本预处理 | 第53-54页 |
| ·命名实体识别 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
