| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 引言 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第6页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第6-7页 |
| 1.3 研究现状 | 第7-9页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第9-12页 |
| 2 相关理论技术综述 | 第12-20页 |
| 2.1 BP神经网络 | 第12-13页 |
| 2.2 循环神经网络 | 第13-15页 |
| 2.3 jieba中文分词工具 | 第15页 |
| 2.4 TensorFlow人工智能开发环境 | 第15-17页 |
| 2.5 命名实体 | 第17页 |
| 2.6 对象实体相似度 | 第17-20页 |
| 3 命名实体识别 | 第20-36页 |
| 3.1 命名实体识别描述 | 第20-22页 |
| 3.2 命名实体识别模型分析 | 第22-24页 |
| 3.3 中文命名实体识别 | 第24-26页 |
| 3.4 隐马尔可夫模型中文命名实体识别实验 | 第26-30页 |
| 3.5 对象实体模板设计 | 第30-36页 |
| 4 深度学习在文本对象实体相似度的应用 | 第36-52页 |
| 4.1 基于BP神经网络的simhash文本对象实体的相似度 | 第36-42页 |
| 4.2 基于LSTM文本对象实体的相似度 | 第42-50页 |
| 4.3 小结 | 第50-52页 |
| 5 结语 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |