不确定和时态数据集上实体识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 实体识别及其相关理论的发展概况 | 第9-11页 |
| 1.2.1 背景及国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内外文献综述 | 第11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 不确定数据集上的实体识别 | 第13-29页 |
| 2.1 引言 | 第13-14页 |
| 2.2 问题定义 | 第14-15页 |
| 2.3 元组对识别 | 第15-21页 |
| 2.3.1 背景 | 第16-17页 |
| 2.3.2 扩展到不确定元组 | 第17-19页 |
| 2.3.3 扩展为多属性上的相似度链接 | 第19-21页 |
| 2.4 不确定元组集合上的聚类 | 第21-23页 |
| 2.5 实验分析 | 第23-28页 |
| 2.5.1 实验设定 | 第23-24页 |
| 2.5.2 相似度链接评估 | 第24-26页 |
| 2.5.3 聚类分析评估 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 时态数据集上的实体识别 | 第29-57页 |
| 3.1 引言 | 第29-31页 |
| 3.2 背景及概览 | 第31-35页 |
| 3.2.1 数据的时序规则 | 第31页 |
| 3.2.2 数据的匹配依赖规则 | 第31-33页 |
| 3.2.3 本文方法概览 | 第33-35页 |
| 3.3 属性的不确定性特性 | 第35-38页 |
| 3.3.1 不确定性特性的定义 | 第35页 |
| 3.3.2 不确定性特性的学习 | 第35-37页 |
| 3.3.3 动态权重方案 | 第37-38页 |
| 3.4 聚类分析 | 第38-52页 |
| 3.4.1 基于规则的数据预处理 | 第38-42页 |
| 3.4.2 框架聚类 | 第42-43页 |
| 3.4.3 类融合 | 第43-52页 |
| 3.4.3.1 单体类的确认 | 第43-48页 |
| 3.4.3.2 剪枝算法 | 第48-51页 |
| 3.4.3.3 融合候选类 | 第51-52页 |
| 3.5 实验分析 | 第52-55页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第53-54页 |
| 3.5.2 实验设定 | 第54页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第54-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
