互联网广告投递中的商品名称识别
| 报送博士学位简况表 | 第2-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第14-25页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 互联网广告 | 第15-18页 |
| 1.2.1 参与者 | 第15-17页 |
| 1.2.2 定向投放 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-22页 |
| 1.3.1 商品别名识别 | 第19-20页 |
| 1.3.2 违禁品别名识别 | 第20-21页 |
| 1.3.3 商品名称位置识别 | 第21-22页 |
| 1.4 创新之处 | 第22-23页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第23-25页 |
| 2 类实例自动获取研究现状 | 第25-39页 |
| 2.1 类实例自动获取简介 | 第25-27页 |
| 2.2 无结构文本 | 第27-35页 |
| 2.2.1 候选实例抽取 | 第27-28页 |
| 2.2.2 可靠性计算 | 第28-35页 |
| 2.3 半结构文本 | 第35-38页 |
| 2.3.1 候选实例抽取 | 第35-36页 |
| 2.3.2 可靠性计算 | 第36-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 小训练样本命名实体识别研究现状 | 第39-47页 |
| 3.1 命名实体识别简介 | 第39-42页 |
| 3.2 减少所需训练数据的方法 | 第42-46页 |
| 3.2.1 半监督学习 | 第42-44页 |
| 3.2.2 主动学习 | 第44-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 商品别名识别 | 第47-67页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 商品出售网页特点 | 第48-49页 |
| 4.3 CPAF系统框架 | 第49-50页 |
| 4.4 候选词抓取 | 第50-52页 |
| 4.5 无关词过滤 | 第52-56页 |
| 4.5.1 集合运算过滤 | 第53-55页 |
| 4.5.2 PMI修饰词过滤 | 第55-56页 |
| 4.6 候选词排序 | 第56-61页 |
| 4.6.1 图模型构建 | 第57-59页 |
| 4.6.2 RWR排序 | 第59页 |
| 4.6.3 Simrank++排序 | 第59-61页 |
| 4.7 Bootstrapping | 第61-62页 |
| 4.8 实验与分析 | 第62-66页 |
| 4.8.1 数据与评估方法 | 第62-63页 |
| 4.8.2 性能分析 | 第63-64页 |
| 4.8.3 对比分析 | 第64-66页 |
| 4.9 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 违禁品别名识别 | 第67-80页 |
| 5.1 引言 | 第67-68页 |
| 5.2 CPIF系统 | 第68-75页 |
| 5.2.1 谷歌距离 | 第69-72页 |
| 5.2.2 数据抓取 | 第72-73页 |
| 5.2.3 候选词排序 | 第73-74页 |
| 5.2.4 Bootstrapping | 第74-75页 |
| 5.3 实验与分析 | 第75-79页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第75页 |
| 5.3.2 系统性能 | 第75-76页 |
| 5.3.3 与其他方法比较 | 第76-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 商品名称位置识别 | 第80-91页 |
| 6.1 引言 | 第80-81页 |
| 6.2 特征集 | 第81-85页 |
| 6.2.1 局部特征 | 第81-83页 |
| 6.2.2 聚类特征 | 第83-84页 |
| 6.2.3 分布特征 | 第84-85页 |
| 6.3 条件随机场 | 第85-87页 |
| 6.4 实验与分析 | 第87-89页 |
| 6.4.1 数据与评估方法 | 第87-88页 |
| 6.4.2 特征比较 | 第88-89页 |
| 6.5 本章小结 | 第89-91页 |
| 7 总结与展望 | 第91-94页 |
| 7.1 本文方法总结 | 第91-92页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-110页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文及科研项目 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111页 |
