| 中文摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 前言 | 第10-11页 |
| 文献综述 | 第11-21页 |
| 1. 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 2. 相关技术研究现状与进展 | 第12-18页 |
| ·信息抽取技术研究 | 第12-14页 |
| ·信息抽取技术的分类 | 第14-15页 |
| ·命名实体识别研究 | 第15-18页 |
| 3. 医学术语识别研究进展 | 第18-19页 |
| ·生物医学术语识别研究进展 | 第18-19页 |
| ·中医术语识别研究现状 | 第19页 |
| 4. 本章小结 | 第19-21页 |
| 第一章 条件随机场模型在中医术语识别中的优势 | 第21-30页 |
| 1. 统计模型概述 | 第21页 |
| 2. 基于条件随机场的中医术语识别模型概要 | 第21-23页 |
| 3. 其他常用的术语识别统计模型 | 第23-27页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第23-25页 |
| ·最大熵模型 | 第25-26页 |
| ·最大熵马尔科夫模型 | 第26-27页 |
| 4. 四种模型应用于中医术语识别的优势比较 | 第27-29页 |
| 5. 本章小结 | 第29-30页 |
| 第二章 基于条件随机场的《伤寒论》术语识别研究 | 第30-41页 |
| 1. 研究对象及工具的使用 | 第30-34页 |
| ·文本选择 | 第30页 |
| ·实验环境 | 第30页 |
| ·CRF++工具包的格式要求 | 第30-32页 |
| ·特征模板的准备 | 第32-33页 |
| ·执行过程 | 第33-34页 |
| 2. 分词方法的选择 | 第34-36页 |
| ·中文文本分词方法 | 第34-35页 |
| ·基于词的分词方法的局限性 | 第35-36页 |
| ·基于字的分词方法的适用性 | 第36页 |
| 3. 《伤寒论》文本预处理 | 第36-38页 |
| ·数据清洗 | 第36-37页 |
| ·特征选择 | 第37-38页 |
| ·类别标识 | 第38页 |
| 4. 《伤寒论》术语识别方法 | 第38-39页 |
| ·术语识别的步骤 | 第38-39页 |
| ·术语识别的框架 | 第39页 |
| 5. 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于条件随机场的《伤寒论》术语识别实验验证、结果与分析 | 第41-49页 |
| 1. 基于条件随机场的《伤寒论》术语识别实验设计 | 第41页 |
| 2. 数据示例及实验结果 | 第41-46页 |
| 3. 实验测评标准 | 第46页 |
| 4. 基于条件随机场的《伤寒论》术语识别结果分析 | 第46-48页 |
| 5. 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 术语抽取技术在中医领域的应用展望 | 第49-51页 |
| 1. 信息抽取技术辅助电子病历实现结构化 | 第49页 |
| 2. 信息抽取技术为中医专业领域搜索引擎的建立提供支持 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |