| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第10-11页 |
| 1.2 命名实体识别的过程 | 第11页 |
| 1.3 命名实体识别的难点 | 第11-12页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第12页 |
| 1.5 命名实体识别的评测方法 | 第12-13页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 命名实体识别的相关技术研究 | 第15-24页 |
| 2.1 命名实体识别研究方法 | 第15-16页 |
| 2.1.1 基于规则的方法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于统计的方法 | 第16页 |
| 2.2 隐马尔可夫模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 HMM的数学描述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 解码 | 第18页 |
| 2.3 最大熵模型 | 第18-20页 |
| 2.3.1 最大熵模型描述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 最大熵模型的优点 | 第20页 |
| 2.4 条件随机场模型 | 第20-22页 |
| 2.4.1 条件随机场模型 | 第21-22页 |
| 2.4.2 模型的数学表示 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于规则的时间词、数词的识别 | 第24-33页 |
| 3.1 GATE框架概要 | 第24页 |
| 3.2 GATE的系统结构 | 第24-25页 |
| 3.3 基于GATE框架的中文识别策略 | 第25-27页 |
| 3.4 基于规则的时间词识别 | 第27-29页 |
| 3.4.1 常见的时间词 | 第27页 |
| 3.4.2 算法思想 | 第27页 |
| 3.4.3 基于实例的时间词抽取规则 | 第27-28页 |
| 3.4.4 基于GATE的时间词识别实验 | 第28-29页 |
| 3.5 基于规则的数词识别 | 第29-31页 |
| 3.5.1 常见的数词 | 第29页 |
| 3.5.2 算法思想 | 第29-30页 |
| 3.5.3 基于实例的数词抽取规则 | 第30页 |
| 3.5.4 基于GATE的数词识别实验 | 第30-31页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第31-32页 |
| 3.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于条件随机场的命名实体识别 | 第33-46页 |
| 4.1 基于条件随机场模型进行中文命名实体识别过程 | 第33-36页 |
| 4.1.1 采用基于“字”的观察序列 | 第33页 |
| 4.1.2 特征函数集 | 第33-34页 |
| 4.1.3 上下文特征 | 第34-35页 |
| 4.1.4 词性特征 | 第35页 |
| 4.1.5 特征函数参数估计 | 第35-36页 |
| 4.2 实验过程 | 第36-42页 |
| 4.2.1 特征模板一 | 第36-38页 |
| 4.2.2 特征模板二 | 第38-40页 |
| 4.2.3 特征模板三 | 第40-42页 |
| 4.2.4 实验对比 | 第42页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第42-43页 |
| 4.4 中文命名实体识别系统设计 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本文总结 | 第46页 |
| 5.2 未来工作 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与公开发表的学术论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |