| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 同义实体识别研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 信息融合的背景及研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 同义实体识别相关算法研究 | 第22-32页 |
| 2.1 同义实体识别问题定义 | 第22-24页 |
| 2.1.1 问题定义 | 第22-23页 |
| 2.1.2 中文机构实体识别难点 | 第23-24页 |
| 2.2 传统同义实体识别方法 | 第24-26页 |
| 2.2.1 基于相似函数的方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于规则和基于统计的方法 | 第25-26页 |
| 2.3 基于搜索引擎的同义实体识别方法 | 第26-27页 |
| 2.4 信息融合方法 | 第27-31页 |
| 2.4.1 常用信息融合方法 | 第27-30页 |
| 2.4.2 D-S证据理论信息融合方法 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于D-S证据理论特征融合的同义实体识别研究 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 基于搜索引擎的实体特征值计算 | 第33-34页 |
| 3.2.1 实体特征信息的获取 | 第33-34页 |
| 3.2.2 实体特征值计算 | 第34页 |
| 3.3 基于D-S证据理论特征融合的同义实体识别 | 第34-38页 |
| 3.3.1 D-S特征融合方法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于D-S特征融合的同义实体识别算法SER-DS | 第36-38页 |
| 3.4 实验结果 | 第38-42页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第38-39页 |
| 3.4.2 评价标准 | 第39页 |
| 3.4.3 阈值的设置 | 第39-40页 |
| 3.4.4 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于组合特征融合的同义实体识别研究 | 第44-57页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 基于Web搜索的实体特征值计算 | 第45-46页 |
| 4.2.1 特征组合策略 | 第45页 |
| 4.2.2 结合页面信息的特征值计算 | 第45-46页 |
| 4.3 基于组合特征融合的同义实体识别算法 | 第46-49页 |
| 4.3.1 组合特征融合算法multi-FF | 第46-47页 |
| 4.3.2 阈值对同义实体识别的影响 | 第47-48页 |
| 4.3.3 组合特征融合策略的同义实体识别算法SER-multi-FF | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果 | 第49-56页 |
| 4.4.1 实验数据集和评价标准 | 第49-51页 |
| 4.4.2 阈值的设定 | 第51页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第51-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读学位期间的学术活动及成果情况 | 第64-66页 |
