面向结构化数据的实体解析方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 实体解析的相关研究 | 第17-29页 |
| 2.1 实体解析的概念 | 第17-19页 |
| 2.2 常用实体解析技术 | 第19-25页 |
| 2.2.1 通用实体解析 | 第19-21页 |
| 2.2.2 分块实体解析 | 第21-23页 |
| 2.2.3 联合实体解析 | 第23-25页 |
| 2.3 ICAR属性 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 面向结构化数据的实体解析方法 | 第29-47页 |
| 3.1 研究概述 | 第29-30页 |
| 3.2 基于统计学习的分块实体解析 | 第30-39页 |
| 3.2.1 方法框架 | 第30-32页 |
| 3.2.2 匹配核提取算法 | 第32-35页 |
| 3.2.3 M-Kernels的训练 | 第35-37页 |
| 3.2.4 匹配与合并的分块策略 | 第37-39页 |
| 3.3 Conf-ER的BUBBLE方法 | 第39-44页 |
| 3.3.1 模型选取 | 第40-41页 |
| 3.3.2 置信度合并词典 | 第41-42页 |
| 3.3.3 BUBBLE的FADE-IN-OUT | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-47页 |
| 第4章 结构化的实体解析系统及实现 | 第47-59页 |
| 4.1 系统设计目标 | 第47页 |
| 4.2 实体解析系统的体系结构 | 第47-49页 |
| 4.3 结构化实体解析系统的功能实现 | 第49-57页 |
| 4.3.1 开发平台 | 第49页 |
| 4.3.2 数据库表的设计 | 第49-50页 |
| 4.3.3 分块实体解析 | 第50-55页 |
| 4.3.4 BUBBLE方法 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第59-65页 |
| 5.1 数据集的选取 | 第59页 |
| 5.2 实验衡量标准 | 第59-60页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
