| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1. 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景 | 第10页 |
| ·课题的研究意义 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2. 信息抽取 | 第14-24页 |
| ·信息抽取的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·国外研究现状 | 第14-16页 |
| ·国内研究现状 | 第16页 |
| ·信息抽取和相关概念之间的关系 | 第16-21页 |
| ·信息抽取存在的问题及解决策略、挑战和趋势 | 第21-24页 |
| ·信息抽取存在的问题及解决策略 | 第21-22页 |
| ·信息抽取的挑战和趋势 | 第22-24页 |
| 3. 隐马尔可夫模型（HMM） | 第24-35页 |
| ·数据平滑的方法 | 第24-26页 |
| ·马尔可夫模型 | 第26-27页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第27-28页 |
| ·隐马尔可夫模型的三个基本问题 | 第28-35页 |
| 4. 基于 HMM 的信息抽取算法的研究和改进 | 第35-49页 |
| ·基于 HMM 的信息抽取 | 第35-37页 |
| ·传统的一阶隐马尔可夫模型 | 第37-40页 |
| ·传统的一阶隐马尔可夫模型算法研究 | 第37-40页 |
| ·传统的一阶隐马尔可夫模型在前提假设上存在的不足 | 第40页 |
| ·改进的一阶隐马尔可夫模型 | 第40-44页 |
| ·一阶隐马尔可夫模型的改进 | 第40-41页 |
| ·改进的一阶隐马尔可夫模型算法研究 | 第41-44页 |
| ·二阶隐马尔可夫模型 | 第44-48页 |
| ·二阶隐马尔可夫模型的前提假设 | 第44-45页 |
| ·二阶隐马尔可夫模型算法研究 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5. 基于 ME-HMM 的信息抽取算法的研究 | 第49-56页 |
| ·最大熵原理 | 第49-50页 |
| ·最大熵模型 | 第50-53页 |
| ·形式化描述 | 第50-52页 |
| ·模型求解 | 第52-53页 |
| ·基于最大熵的隐马尔可夫模型 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6. 测试、实验与结果分析 | 第56-63页 |
| ·基于三种 HMM 的中文论文头部信息抽取算法分析 | 第56-61页 |
| ·训练模型 | 第56-57页 |
| ·用训练好的模型进行信息抽取 | 第57-58页 |
| ·可行性分析 | 第58-59页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第59-61页 |
| ·基于 ME-HMM 的中文论文信息抽取算法分析 | 第61-63页 |
| ·实验 | 第61页 |
| ·结果分析 | 第61-63页 |
| 7. 全文总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |