| 摘要 | 第1页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 详细摘要 | 第6-8页 |
| Detailed Abstract | 第8-14页 |
| 1 引言 | 第14-18页 |
| ·论文背景与研究目的 | 第14页 |
| ·论文的研究目的与意义 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容和创新点 | 第15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 2 文献综述 | 第18-44页 |
| ·面向自然语言处理的智能系统 | 第18-22页 |
| ·自然语言处理概述 | 第22-27页 |
| ·信息抽取的发展与研究现状 | 第27-39页 |
| ·国内外研究进展 | 第28页 |
| ·信息抽取涉及到的主要内容 | 第28-32页 |
| ·信息抽取系统设计的两大方法 | 第32页 |
| ·信息抽取涉及的主要技术 | 第32-39页 |
| ·语言学相关理论 | 第39-42页 |
| ·认知语言学 | 第39-40页 |
| ·语义学 | 第40-41页 |
| ·语用学 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 3 基于认知的信息抽取文本表示模型研究 | 第44-70页 |
| ·信息抽取的认知基础 | 第44-55页 |
| ·信息抽取的认知心理学基础 | 第46-47页 |
| ·信息抽取的认知物理学基础 | 第47-49页 |
| ·信息抽取的认知生物学基础 | 第49-53页 |
| ·信息抽取系统的认知复杂性 | 第53-55页 |
| ·常用文本表示模型 | 第55-60页 |
| ·布尔模型 | 第55-56页 |
| ·概率模型 | 第56-57页 |
| ·向量空间模型 | 第57-59页 |
| ·n-Gram 表示模型 | 第59-60页 |
| ·基于图的文本表示方法 | 第60-68页 |
| ·图模型与语义空间的研究 | 第61-62页 |
| ·基于图的文档模型的定义与生成 | 第62-65页 |
| ·基于图模型的文档相似性度量及其性质 | 第65-66页 |
| ·试验结果与分析 | 第66-67页 |
| ·基于图的文本表示模型应用前景分析 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 4 图模型下命名实体识别与抽取算法研究 | 第70-96页 |
| ·命名实体识别与抽取在国内外的研究现状 | 第70-72页 |
| ·命名实体识别研究的内容和方法 | 第72-77页 |
| ·命名实体识别研究的内容 | 第72-73页 |
| ·基于规则的命名实体识别方法 | 第73页 |
| ·基于统计的命名实体识别方法 | 第73-75页 |
| ·统计与规则相结合的命名实体识别方法 | 第75页 |
| ·中文命名实体识别研究的难点 | 第75-76页 |
| ·中文命名实体识别评价指标 | 第76-77页 |
| ·基于规则的命名实体识别算法 | 第77-78页 |
| ·基于规则的命名实体识别算法 | 第77-78页 |
| ·实验结果 | 第78页 |
| ·基于候选人名集合的人名识别与抽取算法研究 | 第78-80页 |
| ·候选人名生成算法 | 第78-79页 |
| ·基于候选人名集合的人名识别与抽取算法 | 第79-80页 |
| ·实验结果 | 第80页 |
| ·人名识别中的知识库与规则库 | 第80-91页 |
| ·中文汉语姓氏库 | 第80-82页 |
| ·称谓知识库 | 第82页 |
| ·行为知识库 | 第82页 |
| ·常用于人名的字词知识库 | 第82-83页 |
| ·不用于人名的字词知识库 | 第83页 |
| ·以姓开头不用于人名的词 | 第83-89页 |
| ·用于人名的叠音词 | 第89页 |
| ·部分经济类人名 | 第89-90页 |
| ·人名识别与抽取规则库 | 第90-91页 |
| ·图模型下基于规则与条件随机场相结合的命名实体识别算法研究 | 第91-94页 |
| ·条件随机场模型 | 第91-92页 |
| ·基于条件随机场的命名实体识别算法 | 第92-93页 |
| ·算法实验与分析 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 5 中文组织机构名称及简称识别与抽取算法研究 | 第96-106页 |
| ·中文组织机构名称识别概述 | 第96-98页 |
| ·中文组织机构名称识别现状 | 第96-97页 |
| ·中文组织机构名称识别难点 | 第97-98页 |
| ·基于条件随机场的中文组织机构名称识别与抽取算法 | 第98-101页 |
| ·条件随机场模型在组织机构名称识别与抽取中的应用 | 第98页 |
| ·训练模板与标注集 | 第98-99页 |
| ·训练文件 | 第99-100页 |
| ·测试结果 | 第100-101页 |
| ·中文组织机构名称简称生成与识别算法 | 第101-105页 |
| ·中文组织机构名称简称 | 第101页 |
| ·中文组织机构名称简称组成特征 | 第101-102页 |
| ·中文组织机构名称简称生成算法 | 第102-103页 |
| ·中文组织机构名称简称识别算法 | 第103-104页 |
| ·中文组织机构名称简称与全称匹配算法 | 第104-105页 |
| ·算法实验与分析 | 第105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 6 图模型下基于分类的人物关系识别与抽取算法研究 | 第106-116页 |
| ·文本分类 | 第106-112页 |
| ·文本分类的定义 | 第106-107页 |
| ·常用特征抽取方法 | 第107-108页 |
| ·文本分类常用的算法 | 第108-112页 |
| ·基于图的文本分类算法研究 | 第112-114页 |
| ·基于分类的人物关系识别与抽取算法研究 | 第114-115页 |
| ·实验结果与分析 | 第115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 7 总结及展望 | 第116-118页 |
| ·工作总结 | 第116页 |
| ·创新点 | 第116-117页 |
| ·展望 | 第117-118页 |
| 参考文献 | 第118-126页 |
| 致谢 | 第126-128页 |
| 作者简介 | 第128页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第128页 |
| 在学期间参加的科研项目 | 第128页 |