面向招标数据的命名实体识别方法研究及应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究难点 | 第13-16页 |
| 1.3.1 中文命名实体识别研究难点 | 第13-14页 |
| 1.3.2 招标数据命名实体识别研究难点 | 第14-16页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 2 命名实体识别的相关方法 | 第18-27页 |
| 2.1 基于规则的方法 | 第19-20页 |
| 2.2 基于统计的方法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 隐马尔可夫模型 | 第20-24页 |
| 2.2.2 最大熵模型 | 第24-25页 |
| 2.3 基于规则和统计的混合方法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于规则的命名实体识别方法 | 第27-38页 |
| 3.1 边界规则库的构建 | 第28-31页 |
| 3.2 实体规则库的构建 | 第31-36页 |
| 3.2.1 中文人名规则库的构建 | 第32-34页 |
| 3.2.2 中文地名规则库的构建 | 第34-35页 |
| 3.2.3 中文机构名规则库的构建 | 第35-36页 |
| 3.3 命名实体的识别 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于混合模型的命名实体识别方法 | 第38-48页 |
| 4.1 前期基于规则的预处理 | 第39-40页 |
| 4.2 基于二阶HMM模型的命名实体识别方法 | 第40-47页 |
| 4.2.1 二阶HMM模型的参数定义 | 第40-41页 |
| 4.2.2 HMM模型的训练 | 第41-45页 |
| 4.2.3 Viterbi算法优化 | 第45-47页 |
| 4.3 后期基于规则的校正处理 | 第47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 实验及结果分析 | 第48-59页 |
| 5.1 实验测试指标 | 第48-49页 |
| 5.2 数据获取和规范化 | 第49-51页 |
| 5.2.1 数据获取 | 第49-50页 |
| 5.2.2 数据规范化 | 第50-51页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第51-58页 |
| 5.3.1 实验环境及实验数据 | 第51页 |
| 5.3.2 不同省份的命名实体识别实验 | 第51-53页 |
| 5.3.3 本文提出方法的对比实验 | 第53-56页 |
| 5.3.4 与其他方法的对比实验 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |
