| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 生物医学命名实体识别研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 特征选择相关知识、机器学习模型和词表示相关算法介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 特征选择 | 第16-20页 |
| 2.1.1 按照子集搜索策略对特征选择进行分类 | 第16-19页 |
| 2.1.2 按照评价策略对特征选择进行分类 | 第19-20页 |
| 2.2 命名实体识别分类器模型 | 第20-22页 |
| 2.3 获取不同词表示相关算法介绍 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 特征选择及模板优化 | 第26-40页 |
| 3.1 基础特征 | 第26-27页 |
| 3.2 特征选择、模板优化方法,子集评价方法及数据集设置 | 第27-31页 |
| 3.2.1 特征选择方法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 特征模板介绍 | 第29页 |
| 3.2.3 上下文信息、联合特征信息以及模板优化方法 | 第29-31页 |
| 3.2.4 评价方法及数据集设置 | 第31页 |
| 3.3 特征选择以及模板优化实验结果及分析 | 第31-39页 |
| 3.3.1 特征选择实验结果及分析 | 第31-34页 |
| 3.3.2 模板优化实验结果及分析 | 第34-39页 |
| 3.4 对特征选择和模板优化结果进行验证 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于词表示的生物医学领域的命名实体识别研究 | 第40-51页 |
| 4.1 方法 | 第40-41页 |
| 4.1.1 词表示特征 | 第40-41页 |
| 4.1.2 机器学习算法 | 第41页 |
| 4.1.3 后处理 | 第41页 |
| 4.2 实验 | 第41-48页 |
| 4.2.1 数据语料及评价方法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第42-48页 |
| 4.3 实验总结及分析 | 第48-49页 |
| 4.4 与其他文献的比较 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 附录 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
