| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3 论文结构 | 第17-18页 |
| 1.4 本章总结 | 第18-19页 |
| 第二章 同义实体识别相关算法研究 | 第19-34页 |
| 2.1 同义实体识别问题定义 | 第19-20页 |
| 2.1.1 问题定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 同义实体识别难点 | 第20页 |
| 2.2 国内外研究现状 | 第20-24页 |
| 2.2.1 同义实体识别研究现状 | 第20-23页 |
| 2.2.2 信息融合的背景及研究现状 | 第23-24页 |
| 2.3 传统同义实体识别方法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 基于相似度函数的同义实体识别方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于规则和基于统计的方法 | 第25-26页 |
| 2.4 基于搜索引擎的同义实体识别方法 | 第26-28页 |
| 2.5 信息融合方法 | 第28-30页 |
| 2.5.1 常用信息融合方法 | 第28-30页 |
| 2.5.2 乘法信息融合方法 | 第30页 |
| 2.6 Network Embedding的背景及应用 | 第30-33页 |
| 2.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于乘法特征融合的同义实体识别研究 | 第34-46页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 基于Web搜索的实体特征值计算 | 第35-36页 |
| 3.2.1 Web搜索引擎的引入 | 第35页 |
| 3.2.2 命名实体特征值计算 | 第35-36页 |
| 3.3 基于乘法特征融合的同义实体识别算法 | 第36-40页 |
| 3.3.1 乘法特征融合算法multi-FF | 第36-38页 |
| 3.3.2 阈值对同义实体识别的影响 | 第38-39页 |
| 3.3.3 基于乘法特征融合的同义实体识别算法SER-multi-FF | 第39-40页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第40-44页 |
| 3.4.1 实验数据集和评价标准 | 第40-41页 |
| 3.4.2 阈值的设定 | 第41-42页 |
| 3.4.3 结果及分析 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 带属性的内容感知实体网络表示的同义实体识别研究 | 第46-59页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 基本概念 | 第47-48页 |
| 4.2.1 实体-属性网络 | 第47页 |
| 4.2.2 实体-文本词网络 | 第47-48页 |
| 4.2.3 带属性内容感知实体网络表示 | 第48页 |
| 4.3 算法 | 第48-52页 |
| 4.3.1 算法的总体框架 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于属性的目标函数(Attribute-based Objective Function) | 第49-51页 |
| 4.3.3 基于内容的目标函数(Content-based Objective) | 第51页 |
| 4.3.4 模型优化(Model Optimization) | 第51-52页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第52页 |
| 4.4.2 评价指标和参数设定 | 第52-53页 |
| 4.4.3 对比算法 | 第53页 |
| 4.4.4 结果及分析 | 第53-55页 |
| 4.4.5 参数敏感性 | 第55-56页 |
| 4.5 案例分析 | 第56-58页 |
| 4.5.1 可视化 | 第56页 |
| 4.5.2 检索结果 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读学位期间的学术活动及成果情况 | 第67-68页 |
