基于支持向量机的中文组织机构名识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 1 引言 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·背景 | 第10-11页 |
| ·重要性 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 2 中文机构名识别综述 | 第15-21页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·中文组织机构名相关语言学知识 | 第16-18页 |
| ·中文机构名的构词规则 | 第16页 |
| ·中文机构名识别与人名和地名识别的比较 | 第16-17页 |
| ·中文机构名识别的困难 | 第17-18页 |
| ·中文机构名识别方法 | 第18-21页 |
| ·基于规则的方法 | 第19页 |
| ·基于统计的方法 | 第19-20页 |
| ·统计和规则相结合的方法 | 第20-21页 |
| 3 基于支持向量机方法的中文机构名识别方法 | 第21-32页 |
| ·支持向量机原理 | 第21-25页 |
| ·支持向量机和统计学习理论 | 第21-22页 |
| ·最优分类超平面 | 第22-24页 |
| ·支持向量机和核函数 | 第24-25页 |
| ·主动学习的训练策略 | 第25-28页 |
| ·机器学习中的主动学习策略 | 第25-26页 |
| ·主动学习的方法 | 第26页 |
| ·支持向量机的主动学习策略 | 第26-28页 |
| ·采用主动学习支持向量机方法的中文机构名识别策略 | 第28-32页 |
| ·中文组织机构名识别的统计模型 | 第28页 |
| ·样本特征选取 | 第28-29页 |
| ·采用主动学习策略的支持向量机学习算法 | 第29-32页 |
| 4 系统的设计与实现及实验结果 | 第32-47页 |
| ·实验设计 | 第32-40页 |
| ·实验的资源与预处理 | 第32-33页 |
| ·实验一 | 第33-35页 |
| ·实验二 | 第35-36页 |
| ·实验三 | 第36-38页 |
| ·实验四 | 第38-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-42页 |
| ·系统设计及实现 | 第42-45页 |
| ·系统开发平台 | 第42-43页 |
| ·系统的详细实现技术 | 第43页 |
| ·系统的功能介绍 | 第43-45页 |
| ·本章总结 | 第45-47页 |
| 5 总结及展望 | 第47-49页 |
| ·工作总结 | 第47-48页 |
| ·未来工作展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-58页 |
