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基于HMM的中国人英文简历信息抽取方法

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
        1.1.1 研究背景第8-9页
        1.1.2 研究意义第9页
    1.2 信息抽取第9-10页
    1.3 本文主要研究内容第10-11页
    1.4 本文组织结构第11-14页
第2章 信息抽取和半结构化文本第14-22页
    2.1 引言第14页
    2.2 信息抽取技术概况第14-17页
        2.2.1 信息抽取的历史第14-15页
        2.2.2 信息抽取系统设计的方法第15-16页
        2.2.3 三种格式文本第16-17页
    2.3 半结构化文本第17-19页
    2.4 中国人英文简历特征第19-21页
    2.5 小结第21-22页
第3章 HMM理论基础第22-30页
    3.1 引言第22页
    3.2 HMM的概念第22-23页
    3.3 HMM的结构和类型第23-24页
    3.4 HMM的三个基本问题第24页
    3.5 HMM的基本算法第24-29页
        3.5.1 向前向后算法第24-27页
        3.5.2 维特比算法第27-28页
        3.5.3 Baum-Welch算法第28-29页
    3.6 小结第29-30页
第4章 中国人英文简历隐马尔可夫模型及关键字段抽取方法第30-34页
    4.1 引言第30页
    4.2 中国人英文简历隐马尔可夫模型第30-31页
    4.3 中国人英文简历关键字段抽取第31-32页
    4.4 HMM的参数训练第32页
        4.4.1 HMM参数初值的确定第32页
        4.4.2 HMM参数训练第32页
    4.5 小结第32-34页
第5章 中国人英文简历信息抽取系统的设计与实现第34-42页
    5.1 引言第34页
    5.2 系统任务第34-35页
    5.3 系统设计第35页
    5.4 系统实现第35-40页
        5.4.1 预处理、标记模块第35-37页
        5.4.2 中国人英文简历关键字段抽取模块第37-39页
        5.4.3 信息抽取模块第39-40页
    5.5 小结第40-42页
第6章 系统实验分析第42-48页
    6.1 引言第42页
    6.2 中国人英文简历数据库第42-43页
    6.3 开放测试实验第43-46页
    6.4 封闭测试实验第46-47页
    6.5 小结第47-48页
结论第48-50页
参考文献第50-54页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第54-56页
致谢第56页

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