医患问答社区文本挖掘研究
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1. 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1. 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2. 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 命名实体识别 | 第11-12页 |
| 1.2.2 情感分析 | 第12-13页 |
| 1.3. 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4. 本文结构 | 第14-15页 |
| 2. 相关理论与资源 | 第15-23页 |
| 2.1. 条件随机场 | 第15-17页 |
| 2.1.1. 简介 | 第15页 |
| 2.1.2. 形式化描述 | 第15-16页 |
| 2.1.3. 参数化估计 | 第16-17页 |
| 2.2. 支持向量机 | 第17-20页 |
| 2.2.1. 线性可分支持向量机 | 第18页 |
| 2.2.2. 函数间隔与几何间隔 | 第18-20页 |
| 2.2.3. 间隔最大化 | 第20页 |
| 2.3. 评测方法 | 第20-21页 |
| 2.4. 数据资源 | 第21-23页 |
| 2.4.1. 数据集资源 | 第21页 |
| 2.4.2. 词典资源 | 第21-23页 |
| 3. 药物实体识别及标准化 | 第23-34页 |
| 3.1. 问题引出 | 第23页 |
| 3.2. 系统流程 | 第23-30页 |
| 3.2.1. 数据集 | 第24页 |
| 3.2.2. 药名实体识别 | 第24-27页 |
| 3.2.3. 标准化及扩充药名词典 | 第27-30页 |
| 3.3. 实验结果与分析 | 第30-33页 |
| 3.3.1. 药名实体识别实验 | 第30-31页 |
| 3.3.2. 标准化及扩充药名词典实验结果 | 第31-33页 |
| 3.4. 本章总结 | 第33-34页 |
| 4. 医患问答社区情感分析 | 第34-49页 |
| 4.1. 问题引出 | 第34页 |
| 4.2. 系统流程 | 第34-42页 |
| 4.2.1. 数据集 | 第35页 |
| 4.2.2. 基于支持向量机的主客观文本分类 | 第35-37页 |
| 4.2.3. 基于情感词典的情感极性分析 | 第37-42页 |
| 4.3. 实验结果与分析 | 第42-48页 |
| 4.3.1. 特征选择评价 | 第42-48页 |
| 4.4. 本章总结 | 第48-49页 |
| 5.结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 作者简介 | 第57-58页 |
