网络文本地理信息提取技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 基于规则的方法 | 第12-14页 |
| 1.3.2 基于机器学习的方法 | 第14-15页 |
| 1.4 主要工作与技术流程 | 第15-16页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第18-28页 |
| 2.1 中文分词系统 | 第18-19页 |
| 2.2 条件随机场（CRFs） | 第19-23页 |
| 2.2.1 CRFs的图结构 | 第19-20页 |
| 2.2.2 势函数的表示 | 第20-21页 |
| 2.2.3 序列标记求解 | 第21-22页 |
| 2.2.4 参数估计 | 第22-23页 |
| 2.3 支持向量机（SVM） | 第23-27页 |
| 2.3.1 SVM基本理论 | 第23-26页 |
| 2.3.2 非线性SVM | 第26页 |
| 2.3.3 常用核函数 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于条件随机场的地理信息实体识别 | 第28-48页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 文本预处理技术 | 第29页 |
| 3.2.1 文本切分 | 第29页 |
| 3.2.2 中文分词 | 第29页 |
| 3.3 标记集的选取 | 第29-31页 |
| 3.4 特征的构造 | 第31-37页 |
| 3.4.1 各类词典 | 第32页 |
| 3.4.2 地理实体特征模板 | 第32-34页 |
| 3.4.3 属性实体特征模板 | 第34页 |
| 3.4.4 属性值实体特征模板 | 第34-35页 |
| 3.4.5 特征生成与选取 | 第35-37页 |
| 3.5 实验内容 | 第37-45页 |
| 3.5.1 实验语料及工具 | 第37页 |
| 3.5.2 实验过程 | 第37-40页 |
| 3.5.3 实验分析 | 第40-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-48页 |
| 第4章 基于支持向量机的地理信息实体关系提取 | 第48-62页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 地理信息实体关系的定义 | 第48-49页 |
| 4.3 特征选取及算法描述 | 第49-54页 |
| 4.3.1 地理信息实体及上下文特征 | 第49-50页 |
| 4.3.2 地理信息实体的词性特征 | 第50-51页 |
| 4.3.3 地理信息实体的类别特征 | 第51-52页 |
| 4.3.4 地理信息实体的类别位置特征 | 第52页 |
| 4.3.5 地理信息实体的间距特征 | 第52-53页 |
| 4.3.6 特征选取算法描述 | 第53-54页 |
| 4.4 基于信息增益算法的特征选择 | 第54-56页 |
| 4.4.1 信息增益特征选择算法 | 第54页 |
| 4.4.2 信息增益特征选择算法的改进 | 第54-56页 |
| 4.5 特征的数值化 | 第56页 |
| 4.6 实验内容 | 第56-61页 |
| 4.6.1 实验语料与工具 | 第56-57页 |
| 4.6.2 实验过程 | 第57-58页 |
| 4.6.3 实验分析 | 第58-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
