基于CRF的中文命名实体识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-12页 |
| ·命名实体识别的主要任务 | 第12-14页 |
| ·命名实体识别任务 | 第12-13页 |
| ·命名实体识别的难点 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第14-17页 |
| ·研究内容与目标 | 第17-18页 |
| ·命名实体识别评测活动 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 命名实体识别相关工作研究 | 第21-37页 |
| ·相关方法概述 | 第21-25页 |
| ·基于规则的方法 | 第21-23页 |
| ·基于统计的方法 | 第23-24页 |
| ·规则与统计相结合的方法 | 第24-25页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第25-29页 |
| ·隐马尔可夫模型描述 | 第25-27页 |
| ·Viterbi模型 | 第27-29页 |
| ·最大熵模型 | 第29-32页 |
| ·条件随机域模型 | 第32-35页 |
| ·CRF的定义 | 第33-34页 |
| ·模型的数学表示 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于条件随机域的命名实体识别 | 第37-46页 |
| ·条件随机域 | 第37-38页 |
| ·特征函数集 | 第38-41页 |
| ·特征函数 | 第38-40页 |
| ·上下文特征 | 第40页 |
| ·词性特征 | 第40-41页 |
| ·特征模板 | 第41-42页 |
| ·模型参数估计 | 第42-45页 |
| ·CRF的参数估计 | 第42-43页 |
| ·参数估计的训练算法 | 第43-44页 |
| ·训练过程 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于规则的时间词、数词识别 | 第46-49页 |
| ·时间词识别 | 第46-47页 |
| ·常用时间词 | 第46页 |
| ·算法思想 | 第46-47页 |
| ·数词识别 | 第47-48页 |
| ·数量词概述 | 第47-48页 |
| ·算法思想 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第49-53页 |
| ·语料选择及工具使用 | 第49-51页 |
| ·语料的选择 | 第49页 |
| ·工具的选择 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文总结 | 第53页 |
| ·未来工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 附录 | 第61-66页 |
| 公开发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
