金融领域中汉语时间信息抽取的研究
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-6页 |
目录 | 第6-10页 |
第一章 引言 | 第10-13页 |
·建立时间系统框架的目的与意义 | 第10-12页 |
·研究的背景 | 第10页 |
·信息抽取简介 | 第10-11页 |
·时间系统框架研究的意义、目标和内容 | 第11-12页 |
·论文内容的编排 | 第12-13页 |
第二章 国内外的研究状况和进展 | 第13-25页 |
·综述 | 第13页 |
·英文时间系统的研究 | 第13-16页 |
·英文的时相、时制和时态 | 第13-15页 |
·自然语言处理中英语时间系统的研究 | 第15-16页 |
·汉语时间系统的研究 | 第16-19页 |
·汉语的时相、时制和时体 | 第16-17页 |
·自然语言处理中汉语时间系统的研究 | 第17-19页 |
·时间信息抽取的研究及相关工作 | 第19-24页 |
·文本时间信息的抽取 | 第19-21页 |
·时间戳方法 | 第21-23页 |
·标注时间关系 | 第23-24页 |
·小结 | 第24-25页 |
第三章 系统设计与研究思路 | 第25-30页 |
·系统的总体设计 | 第25-26页 |
·统计与规则相结合的思路 | 第26-28页 |
·理性主义与经验主义的比较 | 第26-27页 |
·时间信息抽取的研究思路 | 第27-28页 |
·系统的评价标准 | 第28-29页 |
·小结 | 第29-30页 |
第四章 汉语时间信息的表示 | 第30-36页 |
·汉语时间信息表示方法 | 第30-32页 |
·动词表示的时间信息 | 第30-31页 |
·句子成分 | 第31-32页 |
·汉语时间系统框架 | 第32-33页 |
·形式化描述 | 第33-35页 |
·小结 | 第35-36页 |
第五章 汉语时间表达的识别 | 第36-60页 |
·时间信息抽取的预处理 | 第36-39页 |
·汉语分词系统 | 第36页 |
·汉语词性标注系统 | 第36-37页 |
·名词短语的识别 | 第37-39页 |
·事件信息抽取 | 第39页 |
·明显时间信息的识别 | 第39-45页 |
·时间表达的模板规则 | 第40-42页 |
·时间语义词典 | 第42-43页 |
·时间表达识别算法 | 第43-44页 |
·实验与结果 | 第44-45页 |
·汉语动词分类算法研究 | 第45-57页 |
·动词分类的前端准备工作 | 第45-46页 |
·已有动词分类算法的改进 | 第46-49页 |
·使用贝叶斯分类器进行动词分类 | 第49-54页 |
·贝叶斯分类器简单描述 | 第49-51页 |
·动词分类类别和特征选取 | 第51-52页 |
·概率模型的训练 | 第52-54页 |
·动词分类器的实现 | 第54页 |
·实验与结果 | 第54-57页 |
·汉语句子情态分类研究 | 第57-58页 |
·汉语句子情态分类算法 | 第57-58页 |
·实验与结果 | 第58页 |
·小结 | 第58-60页 |
第六章 时间关系分析 | 第60-76页 |
·时间关系的定义 | 第60-61页 |
·方法的选择 | 第61-62页 |
·基于转换的时间-事件关系映射分析 | 第62-72页 |
·基于转换的错误驱动学习算法的简单描述 | 第62-64页 |
·语料库的建立 | 第64-65页 |
·初始标注器的建立 | 第65-66页 |
·转移规则模板集 | 第66-68页 |
·转移规则的训练 | 第68-70页 |
·实验和结果 | 第70-72页 |
·时间关系抽取 | 第72-75页 |
·绝对时间关系识别 | 第72-73页 |
·相对时间关系识别的若干问题 | 第73-74页 |
·实验和结果 | 第74-75页 |
·小结 | 第75-76页 |
第七章 结论与展望 | 第76-79页 |
·系统的总体评价 | 第76-77页 |
·目前存在的问题 | 第77页 |
·未来可行的工作方向 | 第77-79页 |
参考文献 | 第79-83页 |
致 谢 | 第83-84页 |
附 录 | 第84-94页 |
附录1词性标记集 | 第84-91页 |
附录2转换规则集 | 第91-94页 |
本人简历 | 第94页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第94页 |
A:在国内核心学术刊物上发表的论文 | 第94页 |
B:在国际学术刊物上发表的论文 | 第94页 |