基于条件随机域的中文命名实体识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·基本概念及研究背景 | 第8-12页 |
| ·命名实体识别的概念 | 第8-9页 |
| ·命名实体任务的语言学背景 | 第9-12页 |
| ·命名实体识别的主要问题 | 第12页 |
| ·发展现状 | 第12-14页 |
| ·基本研究方法 | 第13-14页 |
| ·现有系统介绍 | 第14页 |
| ·研究内容及目标 | 第14-15页 |
| ·论文安排 | 第15-16页 |
| 2 命名实体识别及相关统计模型 | 第16-26页 |
| ·问题的形式化描述 | 第16页 |
| ·基于统计的序列标注模型 | 第16-20页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM) | 第17-18页 |
| ·最大熵分类模型 | 第18-19页 |
| ·两种模型的特点 | 第19-20页 |
| ·条件概率模型 | 第20-21页 |
| ·CRF的概念和主要特点 | 第21-22页 |
| ·CRF的定义 | 第21页 |
| ·模型的数学表示 | 第21-22页 |
| ·CRF的参数估计 | 第22-24页 |
| ·CRF的矩阵描述和计算 | 第24页 |
| ·模型训练中的动态规划 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 3 基于CRF的命名实体识别 | 第26-40页 |
| ·标注粒度和体系的分析选择 | 第26-27页 |
| ·基本特征函数集 | 第27-30页 |
| ·特征函数的表示 | 第27-28页 |
| ·内部特征 | 第28-30页 |
| ·基于互信息的词典获取和外部特征设计 | 第30-33页 |
| ·外部特征 | 第30页 |
| ·基于互信息的词典获取 | 第30-32页 |
| ·词典外部特征的获取 | 第32-33页 |
| ·特征产生及选择 | 第33-35页 |
| ·复合特征 | 第33页 |
| ·特征模板 | 第33-34页 |
| ·特征选择 | 第34-35页 |
| ·模型参数估计 | 第35-38页 |
| ·参数估计的训练算法 | 第35-37页 |
| ·训练过程 | 第37-38页 |
| ·标注 | 第38-39页 |
| ·标注算法 | 第38页 |
| ·标注过程 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 4 结合主动学习策略的组织机构名训练 | 第40-44页 |
| ·基于置信度的CRF模型训练方法 | 第40-41页 |
| ·主动学习 | 第40-41页 |
| ·算法描述 | 第41页 |
| ·置信度的计算 | 第41-42页 |
| ·样本选择 | 第42-43页 |
| ·模块结构 | 第43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 5 实验 | 第44-53页 |
| ·系统结构 | 第44-45页 |
| ·系统框架 | 第44页 |
| ·模块说明 | 第44-45页 |
| ·实验条件 | 第45-46页 |
| ·实验设计 | 第46-47页 |
| ·人名、地名识别的实验设计 | 第46页 |
| ·组织机构名识别实验设计 | 第46-47页 |
| ·实验结果及数据分析 | 第47-53页 |
| ·性能指标 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-53页 |
| 6 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
