| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 相关工作研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 命名实体识别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 命名实体识别的领域适应问题研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 使用部分标注数据的命名实体识别 | 第16-33页 |
| 2.1 命名实体识别任务的建模 | 第16-17页 |
| 2.2 基于条件随机场的命名实体识别 | 第17-22页 |
| 2.2.1 条件随机场模型 | 第17-20页 |
| 2.2.2 基于条件随机场的命名实体识别 | 第20-22页 |
| 2.3 基于使用部分标注数据的条件随机场的命名实体识别 | 第22-26页 |
| 2.3.1 部分标注数据 | 第22-24页 |
| 2.3.2 使用部分标注数据的条件随机场 | 第24-26页 |
| 2.4 实验设置及实验结果分析 | 第26-31页 |
| 2.4.1 数据标注 | 第26-27页 |
| 2.4.2 实验设置 | 第27-28页 |
| 2.4.3 实验结果及分析 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 使用词向量特征的命名实体识别 | 第33-47页 |
| 3.1 使用实值特征的条件随机场 | 第33-35页 |
| 3.2 词向量特征 | 第35-40页 |
| 3.2.1 循环神经网络语言模型产生的词向量 | 第36-39页 |
| 3.2.2 Word2vec产生的词向量 | 第39-40页 |
| 3.3 实验设置及实验结果分析 | 第40-46页 |
| 3.3.1 实验工具包 | 第40-41页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第41-42页 |
| 3.3.3 添加词向量的实验效果 | 第42-43页 |
| 3.3.4 融合部分标注数据并且使用词向量特征的实验结果 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 使用Bootstrapping算法的命名实体识别 | 第47-52页 |
| 4.1 Bootstrapping算法 | 第47-48页 |
| 4.2 实验设置 | 第48-50页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
