基于条件随机场的元数据自动提取技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究状况综述 | 第11-16页 |
| ·信息抽取的历史和现状 | 第11-13页 |
| ·元数据提取技术的研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 条件随机场模型理论概述 | 第18-30页 |
| ·统计语言模型概述 | 第18-19页 |
| ·条件随机场理论 | 第19-21页 |
| ·无向图模型 | 第19-20页 |
| ·条件随机场原理 | 第20-21页 |
| ·条件随机场和其他模型的比较 | 第21-25页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第21-23页 |
| ·最大熵马尔可夫模型 | 第23-25页 |
| ·条件随机场的优点与不足 | 第25页 |
| ·条件随机场的参数估计 | 第25-29页 |
| ·最大似然估计 | 第26-27页 |
| ·参数估计的优化 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于启发式搜索的论文头部元数据提取 | 第30-47页 |
| ·元数据概述 | 第30-32页 |
| ·论文元数据的作用 | 第30-31页 |
| ·论文头部数据集的定义 | 第31-32页 |
| ·论文头部的特征选择 | 第32-35页 |
| ·局部特征 | 第32-33页 |
| ·版面特征 | 第33页 |
| ·外部词典特征 | 第33-34页 |
| ·状态转移特征 | 第34-35页 |
| ·论文头部的相关工作和技术 | 第35-42页 |
| ·文本分块 | 第35-37页 |
| ·特征提取规则 | 第37-38页 |
| ·基于启发式的路径搜索算法 | 第38-42页 |
| ·数据稀疏问题的解决 | 第42-44页 |
| ·数据稀疏问题 | 第42-43页 |
| ·统计平滑技术 | 第43页 |
| ·数据稀疏问题的解决 | 第43-44页 |
| ·特征提取和启发式搜索算法的结合 | 第44-45页 |
| ·论文头部元数据提取 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 融合重排序的引文元数据提取 | 第47-58页 |
| ·引文元数据概述 | 第47-48页 |
| ·引文信息的提取任务 | 第47-48页 |
| ·引文元数据集的定义 | 第48页 |
| ·重排序 | 第48-51页 |
| ·相关概念的定义和表示 | 第48-49页 |
| ·候选标注集合的产生 | 第49-51页 |
| ·特征选择和预抽取支持向量 | 第51-53页 |
| ·排序支持向量机 | 第53-55页 |
| ·引文元数据的提取 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 实验验证与分析 | 第58-70页 |
| ·数据集和实验环境 | 第58页 |
| ·实验数据来源 | 第58页 |
| ·实验环境 | 第58页 |
| ·论文头部的元数据提取实验 | 第58-66页 |
| ·实验步骤 | 第58-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-66页 |
| ·引文元数据的实验结果与分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者简介 | 第79页 |
