基地统计和规则的中文姓名识别系统的研制
| 第一章 引言 | 第1-11页 |
| 1．1 自动分词在中文信息处理中的重要性 | 第7-8页 |
| 1．2 论文内容的提出 | 第8-9页 |
| 1．3 本文所做的工作 | 第9-11页 |
| 第二章 识别中文姓名所用资源 | 第11-15页 |
| 2．1 中文姓名本身规律 | 第11-13页 |
| 2．1．1 中文姓名用字特点 | 第11-12页 |
| 2．1．2 名字用字分类 | 第12-13页 |
| 2．2 中文姓名前后文规律 | 第13-14页 |
| 2．3 姓名对分词的影响 | 第14-15页 |
| 第三章 基于规则中文姓名识别模型 | 第15-25页 |
| 3．1 规则识别模型的基本思想 | 第15-16页 |
| 3．2 潜在姓名汉字串的频率统计 | 第16-18页 |
| 3．2．1 汉字串频度计算方法 | 第16页 |
| 3．2．2 汉字串权值估算方法 | 第16-17页 |
| 3．2．3 汉字串频率统计示例 | 第17-18页 |
| 3．3 潜在姓名识别规则 | 第18-20页 |
| 3．3．1 识别规则描述图 | 第18-20页 |
| 3．3．2 词条信息特征值 | 第20页 |
| 3．4 算法描述 | 第20-25页 |
| 3．4．1 实现步骤 | 第20-23页 |
| 3．4．2 潜在姓后单词的具体分析 | 第23-25页 |
| 第四章 基于统计中文姓名识别模型 | 第25-37页 |
| 4．1 统计策略概述 | 第25-26页 |
| 4．2 姓名用字可信度 | 第26-28页 |
| 4．3 构词可信度与接续可信度 | 第28-31页 |
| 4．3．1 汉字串构词可信度 | 第28-30页 |
| 4．3．2 接续可信度 | 第30-31页 |
| 4．4 句子切分正确可信度 | 第31-34页 |
| 4．4．1 切分的形式模型 | 第31-33页 |
| 4．4．2 切分可信度 | 第33-34页 |
| 4．5 含中文姓名识别的切分模型 | 第34-35页 |
| 4．6 算法描述 | 第35-37页 |
| 4．6．1 按姓名切分 | 第35-36页 |
| 4．6．2分析与学习 | 第36-37页 |
| 第五章 两种模型实验结果与比较 | 第37-45页 |
| 5．1 规则模型的实验结果 | 第37-39页 |
| 5．1．1 系统流程 | 第37-38页 |
| 5．1．2 示例分析 | 第38-39页 |
| 5．2 统计模型的实验结果 | 第39-43页 |
| 5．3 两种模型优缺点比较 | 第43-45页 |
| 第六章 结论与展望 | 第45-47页 |
| 6．1 结 论 | 第45-46页 |
| 6．2 展 望 | 第46-47页 |
| 致 谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 附 录 | 第50-52页 |
