基于统计的机器学习的中文命名实体识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题的来源及研究的目的及意义 | 第11页 |
| ·国内外在该方向的研究现状及分析 | 第11-15页 |
| ·中国人名的识别 | 第12-13页 |
| ·中国地名的识别 | 第13-14页 |
| ·外国译名的识别 | 第14页 |
| ·机构名的识别 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 汉字编码转换 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·汉字编码转换 | 第17-23页 |
| ·主要编码体系介绍 | 第17-21页 |
| ·汉字编码转换实现 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 非汉字符号和中英文数词识别 | 第25-31页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·预处理中阿拉伯数词的识别 | 第25-29页 |
| ·格式统一处理 | 第26-27页 |
| ·结构的归整 | 第27-29页 |
| ·中文数词的识别 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于统计的人名地名的识别 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·汉语分词词性标注流程 | 第31-33页 |
| ·人名地名译名的识别 | 第33-42页 |
| ·各类未登录的统计信息 | 第33-36页 |
| ·寻找候选的命名实体 | 第36-39页 |
| ·规则的组织 | 第39-40页 |
| ·动态规划 | 第40-41页 |
| ·后处理 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 基于决策树的命名实体的识别 | 第45-53页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·决策树模型简介 | 第45-48页 |
| ·决策树的概念 | 第45-46页 |
| ·构造决策树 | 第46-48页 |
| ·用决策树方法进行命名实体识别 | 第48-51页 |
| ·模型的定义 | 第48-49页 |
| ·结构模板的建立 | 第49-50页 |
| ·应用决策树的方法引入上下文 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 基于模板匹配的机构名识别 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·机构名的组成分析 | 第54-57页 |
| ·简单类型机构名全称的内部组成 | 第54-56页 |
| ·复合型机构名 | 第56-57页 |
| ·机构名的识别 | 第57-60页 |
| ·机构名识别模板 | 第57页 |
| ·机构名各组成部分的识别 | 第57-58页 |
| ·机构名的识别流程 | 第58-60页 |
| ·机构名的边界条件 | 第60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第7章 应用软件系统开发 | 第63-71页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·分词词性标注系统CEMT2K | 第63-65页 |
| ·系统主要功能介绍 | 第63页 |
| ·运行菜单及其结果 | 第63-65页 |
| ·汉英翻译系统MTS2K | 第65-69页 |
| ·系统主要功能介绍 | 第67页 |
| ·翻译菜单以及结果 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第8章 研究结论 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录A: 攻读学位期间发表的学术论文 | 第78-79页 |
| 附录B: 汉语词性标注集 | 第79-81页 |
| 附录C: 标点符号集 | 第81页 |
