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面向信息抽取的中文命名实体识别研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
   ·课题的研究背景及意义第11-14页
     ·课题研究的背景第11-12页
     ·课题的意义第12-13页
     ·中文信息抽取的特殊性第13-14页
     ·信息抽取和信息检索第14页
   ·国内外研究现状第14-17页
     ·国外情况第14-16页
     ·国内情况第16-17页
   ·本文的工作第17-19页
第2章 中文命名实体识别综述第19-31页
   ·命名实体识别概述第19-23页
     ·命名实体识别的难点第19-20页
     ·各类命名实体的特点第20-23页
   ·命名实体识别的方法第23-25页
     ·基于规则的命名实体识别方法第23-24页
     ·基于统计的命名实体识别方法第24页
     ·规则与统计相结合的方法第24-25页
   ·几种统计模型第25-30页
     ·隐马尔可夫模型(HMM)第25-26页
     ·最大熵模型(MEM)第26-27页
     ·条件概率模型(CRF)第27-29页
     ·三种模型的比较第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 基于规则的命名实体识别第31-38页
   ·引言第31-32页
   ·实体名使用的规则第32-35页
     ·实体名的外部规则第32-34页
     ·实体名的内部特征第34-35页
   ·资源文件及规则应用第35-36页
     ·其他资源文件第35-36页
     ·规则的应用第36页
   ·本章小结第36-38页
第4章 基于CRF的中文命名实体识别第38-54页
   ·基本特征函数集第38-42页
     ·特征函数的表示第38-39页
     ·内部特征第39-41页
     ·外部特征第41-42页
   ·特征产生及选择第42-45页
     ·复合特征第42-43页
     ·特征模板第43-44页
     ·特征选择第44-45页
   ·模型参数估计第45-51页
     ·CRF的参数估计第45-46页
     ·CRF的矩阵描述和计算第46-47页
     ·模型训练中的动态规划第47-49页
     ·参数估计的训练算法第49-51页
   ·标注第51-53页
     ·标注算法第51-52页
     ·标注过程第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 实验及结果分析第54-66页
   ·基于CRF的NE识别实验说明第54-57页
     ·系统的框架结构第54-55页
     ·实验说明第55-56页
     ·命名实体识别的评测标准第56-57页
   ·人名、地名识别实验第57-62页
     ·不同特征模板的影响第57-60页
     ·不同训练规模的影响第60-62页
   ·加入规则修正的人名识别第62-65页
     ·适用于人名的特征模板第62-64页
     ·识别结果第64-65页
   ·本章小结第65-66页
结论第66-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第71-72页
致谢第72页

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