| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略词表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 相关研究综述 | 第14-28页 |
| 1.2.1 信息抽取研究综述 | 第14-21页 |
| 1.2.2 事件抽取研究综述 | 第21-27页 |
| 1.2.3 小结 | 第27-28页 |
| 1.3 本文主要研究内容及论文组织结构 | 第28-30页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第28页 |
| 1.3.2 论文组织 | 第28-30页 |
| 第二章 地理问答题问句中的事件 | 第30-36页 |
| 2.1 问答题问句的特点 | 第30-31页 |
| 2.2 髙考地理典型问答题的问句特点 | 第31-32页 |
| 2.2.1 农业类问题的特点 | 第31-32页 |
| 2.2.2 交通运输类问题的特点 | 第32页 |
| 2.2.3 区位因素分析类问题的特点 | 第32页 |
| 2.3 事件抽取的相关数据 | 第32-33页 |
| 2.4 分析 | 第33-36页 |
| 第三章 事件类型的识别 | 第36-56页 |
| 3.1 事件类型的定义 | 第36-42页 |
| 3.1.1 地理事件类型的定义 | 第36-41页 |
| 3.1.2 问题事件类型的定义 | 第41-42页 |
| 3.2 事件类型识别的技术方案 | 第42-44页 |
| 3.3 问句的问题事件句和地理事件句的分离 | 第44-46页 |
| 3.4 基于支持向量机的事件类型识别 | 第46-51页 |
| 3.4.1 支持向量机模型简介 | 第46-47页 |
| 3.4.2 特征选择 | 第47-50页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第50-51页 |
| 3.5 基于触发词表和规则的事件类型识别 | 第51-54页 |
| 3.5.1 基于触发词表的事件原子类型识别 | 第51-53页 |
| 3.5.2 基于规则的交通运输事件类型层次结构识别 | 第53-54页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 事件元素的识别 | 第56-68页 |
| 4.1 事件元素的定义 | 第56-57页 |
| 4.1.1 问题事件的事件元素 | 第56页 |
| 4.1.2 地理事件的事件元素 | 第56-57页 |
| 4.2 事件元素识别的技术方案 | 第57-58页 |
| 4.3 地理领域短语拼接 | 第58-60页 |
| 4.3.1 地点短语拼接 | 第59页 |
| 4.3.2 其他地理名词短语拼接 | 第59-60页 |
| 4.4 基于最大熵分类器的地理事件元素识别 | 第60-64页 |
| 4.4.1 最大熵分类器简介 | 第60-61页 |
| 4.4.2 特征选择 | 第61-63页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第63-64页 |
| 4.5 基于依存句法和事件元素词表的问题事件元素识别 | 第64-67页 |
| 4.5.1 基于依存句法和事件元素词表的问题事件元素识别 | 第64-66页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第66-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 事件抽取综合实验 | 第68-72页 |
| 5.1 事件抽取综合实验的目的 | 第68-69页 |
| 5.2 事件抽取综合实验的流程 | 第69页 |
| 5.3 事件抽取综合实验的实验结果 | 第69-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
