| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 概述 | 第9-19页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·信息抽取的发展和研究成果 | 第10-12页 |
| ·信息抽取的关键任务 | 第12-13页 |
| ·命名实体识别 | 第12页 |
| ·句法分析 | 第12-13页 |
| ·篇章分析与推理 | 第13页 |
| ·知识获取 | 第13页 |
| ·信息抽取的研究方式和比较 | 第13-14页 |
| ·信息抽取面临的挑战和发展趋势 | 第14-15页 |
| ·本文的基本思路和主要工作 | 第15-17页 |
| ·中文信息抽取相比英文信息抽取的难点 | 第15-17页 |
| ·中文信息抽取的基本研究思路 | 第17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基于规则的中文信息抽取关键技术研究与实现 | 第19-35页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·抽取规则提取 | 第19-24页 |
| ·常见的规则提取方式 | 第19-20页 |
| ·本论文采用的规则提取算法 | 第20-24页 |
| ·实验系统一的设计和实现 | 第24-28页 |
| ·设计 | 第25-26页 |
| ·实现 | 第26-28页 |
| ·实验系统二的设计和实现 | 第28-34页 |
| ·设计 | 第29页 |
| ·实现 | 第29-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 统计与规则相结合的中文信息抽取关键技术研究与实现 | 第35-52页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·基于统计的信息抽取 | 第35-38页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第35-37页 |
| ·概率上下文无关语法 | 第37-38页 |
| ·最大熵模型 | 第38页 |
| ·基于规则的命名实体识别 | 第38-44页 |
| ·命名实体识别的相关研究 | 第39页 |
| ·基于规则的中文命名实体识别 | 第39-44页 |
| ·实验系统三的设计和实现 | 第44-50页 |
| ·设计 | 第45页 |
| ·实现 | 第45-48页 |
| ·实验结果和测试 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 信息抽取在信息内容安全领域的应用初探 | 第52-61页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·信息抽取的应用 | 第52页 |
| ·短信过滤 | 第52-54页 |
| ·信息过滤 | 第53页 |
| ·文本倾向性识别 | 第53-54页 |
| ·中文短信过滤 | 第54页 |
| ·实验系统四的设计和实现 | 第54-60页 |
| ·设计 | 第54-55页 |
| ·实现 | 第55-58页 |
| ·实验结果和测试 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结和展望 | 第61-64页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 | 第68页 |