| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文工作 | 第13页 |
| 1.4 论文组织 | 第13-15页 |
| 第2章 基础知识 | 第15-23页 |
| 2.1 文本的表示 | 第15-16页 |
| 2.2 特征选择方法 | 第16-18页 |
| 2.3 特征权重计算方法 | 第18-19页 |
| 2.4 文档相似度计算方法 | 第19-20页 |
| 2.5 聚类算法介绍 | 第20-22页 |
| 2.5.1 基于层次的聚类算法 | 第20-21页 |
| 2.5.2 基于划分的聚类算法 | 第21页 |
| 2.5.3 基于密度的聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于传统聚类算法及改进算法的人名消歧 | 第23-43页 |
| 3.1 基于凝聚的层次聚类的算法介绍 | 第23-25页 |
| 3.1.1 簇之间距离的计算方法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 终止条件的确定方法 | 第25页 |
| 3.2 人名重名个数的确定 | 第25页 |
| 3.3 基于词性和命名实体的特征选择方法 | 第25-26页 |
| 3.4 基于命名实体及实体词的相似度计算方法 | 第26-27页 |
| 3.4.1 特征的比较方法 | 第26-27页 |
| 3.4.2 基于命名实体及实体词的相似度计算 | 第27页 |
| 3.5 基于凝聚的层次聚类方法进行人名消歧 | 第27-29页 |
| 3.6 实验 | 第29-42页 |
| 3.6.1 实验数据 | 第29-30页 |
| 3.6.2 评价方法 | 第30-33页 |
| 3.6.3 实验设计及结果分析 | 第33-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于人物属性及关系框架的人名消歧 | 第43-63页 |
| 4.1 问题提出与本文方法的动机 | 第43-44页 |
| 4.1.1 问题提出 | 第43-44页 |
| 4.1.2 方法的动机 | 第44页 |
| 4.2 人物属性及关系框架的定义 | 第44-46页 |
| 4.2.1 知网概述 | 第44-45页 |
| 4.2.2 属性及关系框架的定义 | 第45-46页 |
| 4.3 人物属性及关系实体的识别 | 第46-52页 |
| 4.3.1 职务属性识别 | 第46-51页 |
| 4.3.2 关系实体的识别 | 第51-52页 |
| 4.4 根据人物属性及关系框架进行消歧 | 第52-53页 |
| 4.4.1 人物属性及关系实体匹配 | 第52-53页 |
| 4.4.2 基于人物属性及关系框架的相似度计算 | 第53页 |
| 4.4.3 基于人物属性及关系框架进行人名消歧 | 第53页 |
| 4.5 基于互斥与非互斥两阶段人名消歧 | 第53-57页 |
| 4.5.1 互斥与非互斥定义和判别 | 第54-55页 |
| 4.5.2 两阶段人名消歧过程概述 | 第55-56页 |
| 4.5.3 基于凝聚的层次聚类方法的两阶段人名消歧过程 | 第56-57页 |
| 4.6 实验 | 第57-61页 |
| 4.6.1 实验设计 | 第57-58页 |
| 4.6.2 实验结果及分析 | 第58-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 总结及工作展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63页 |
| 5.2 工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参加的项目 | 第71页 |