| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 关于传统命名实体识别的研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 关于产品名实体识别的研究 | 第12-14页 |
| 1.2.3 关于产品名实体规范化的研究 | 第14-15页 |
| 1.2.4 针对微博的研究 | 第15-16页 |
| 1.3 中文微博产品名实体识别的难点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 论文结构 | 第18-19页 |
| 第2章 产品名实体资源库构建 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 产品名实体识别语料库的构建 | 第19-25页 |
| 2.2.1 微博数据分析 | 第19-21页 |
| 2.2.2 产品名实体标注规范 | 第21-24页 |
| 2.2.3 语料库的构建 | 第24-25页 |
| 2.3 产品名实体规范化语料库的构建 | 第25-27页 |
| 2.4 领域产品知识库构建 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于层叠条件随机场和词向量的产品名实体识别 | 第29-53页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 常用算法介绍 | 第30-34页 |
| 3.2.1 隐马尔科夫模型介绍 | 第30-31页 |
| 3.2.2 最大熵模型介绍 | 第31-33页 |
| 3.2.3 条件随机场模型介绍 | 第33-34页 |
| 3.3 词向量 | 第34-38页 |
| 3.3.1 词向量介绍 | 第34-35页 |
| 3.3.2 词向量的训练 | 第35-38页 |
| 3.4 基于层叠条件随机场的产品名实体识别 | 第38-42页 |
| 3.4.1 层叠条件随机场 | 第38-39页 |
| 3.4.2 特征选择 | 第39-40页 |
| 3.4.3 特征模板 | 第40-42页 |
| 3.5 基于词向量的产品名实体识别 | 第42-44页 |
| 3.5.1 以词向量为特征的产品名实体识别 | 第42-43页 |
| 3.5.2 基于词聚类的产品名实体识别 | 第43-44页 |
| 3.6 实验 | 第44-52页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第44-45页 |
| 3.6.2 实验结果分析 | 第45-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于词向量的产品名实体规范化方法 | 第53-61页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 基于实体知识库的产品名实体规范化方法 | 第53-56页 |
| 4.2.1 产品名实体相似度计算 | 第53-54页 |
| 4.2.2 基于知识库的产品名实体规范化 | 第54-56页 |
| 4.3 基于词向量的产品名实体规范化 | 第56-58页 |
| 4.3.1 基于扩展词袋的方法（EBOW） | 第56-57页 |
| 4.3.2 基于扩展词加权的方法(EWW) | 第57页 |
| 4.3.3 融合上下文信息和用户交互关系的产品名实体规范化 | 第57-58页 |
| 4.4 实验 | 第58-60页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第58页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 原型系统设计与实现 | 第61-68页 |
| 5.1 开发运行环境 | 第61页 |
| 5.2 系统设计 | 第61-65页 |
| 5.2.1 预处理模块 | 第62-63页 |
| 5.2.2 实体识别模块 | 第63-64页 |
| 5.2.3 实体规范化模块 | 第64-65页 |
| 5.3 系统实现及演示 | 第65-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |