| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-18页 |
| ·课题背景 | 第12-14页 |
| ·研究对象 | 第12-13页 |
| ·课题研究意义 | 第13页 |
| ·课题研究难点 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第14-16页 |
| ·名实体识别发展历程 | 第14-15页 |
| ·研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 基本理论介绍 | 第18-22页 |
| ·半监督学习理论简介 | 第18-20页 |
| ·半监督学习理论的提出及研究现状 | 第18页 |
| ·常见的几种半监督学习方法 | 第18-20页 |
| ·Bootstrapping方法介绍 | 第20-21页 |
| ·主要思想及步骤 | 第20页 |
| ·相关概念 | 第20-21页 |
| ·信息熵增益 | 第21-22页 |
| 第三章 交通工具名特征分析 | 第22-28页 |
| ·语料中交通工具名特征描述 | 第22-25页 |
| ·相关概念 | 第22页 |
| ·交通工具名内部特征 | 第22-23页 |
| ·交通工具名外部特征 | 第23-24页 |
| ·交通工具名前后界特征 | 第24-25页 |
| ·特征选择实验 | 第25-28页 |
| 第四章 基于Bootstrapping方法的交通工具名识别算法 | 第28-32页 |
| ·交通工具名识别流程 | 第28页 |
| ·Bootstrapping过程 | 第28-29页 |
| ·算法描述 | 第28-29页 |
| ·特征集的抽取 | 第29页 |
| ·特征向量的构造 | 第29-30页 |
| ·类特征向量的构造 | 第29页 |
| ·实例特征向量的构造 | 第29-30页 |
| ·相似度计算 | 第30-32页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第32-35页 |
| ·交通工具名识别系统设计 | 第32页 |
| ·实验建立 | 第32-33页 |
| ·评价方法 | 第33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 结论与展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 发表文章 | 第40-41页 |
| 个人简况及联系方式 | 第41-42页 |