| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第13页 |
| 1.3 文本信息抽取研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4 文本信息抽取方案概述 | 第16-18页 |
| 1.4.1 文本信息抽取通用流程 | 第16-17页 |
| 1.4.2 文本信息抽取常用方法 | 第17-18页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 对象分析 | 第20-28页 |
| 2.1 半结构化简历文本定义 | 第20-22页 |
| 2.2 半结构化中文简历的结构描述 | 第22-24页 |
| 2.2.1 简历内容特征描述词 | 第22-23页 |
| 2.2.2 简历内容按层级划分 | 第23-24页 |
| 2.2.3 简历内容按类划分 | 第24页 |
| 2.3 半结构化中文简历的特征分析 | 第24-26页 |
| 2.3.1 结构特征 | 第24-25页 |
| 2.3.2 内容特征 | 第25-26页 |
| 2.4 中文简历信息抽取中的关键问题 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 词典库建立 | 第28-42页 |
| 3.1 人工建立抽取词典集合 | 第28-29页 |
| 3.1.1 词典集合 | 第28页 |
| 3.1.2 人工建立词典 | 第28-29页 |
| 3.2 自动扩充抽取词典集合 | 第29-41页 |
| 3.2.1 基于词熵的关键字提取算法 | 第29-33页 |
| 3.2.2 基于字符串距离的相似度计算 | 第33-36页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第36-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 中文简历信息抽取方案及算法 | 第42-63页 |
| 4.1 需求分析及约束条件 | 第42-43页 |
| 4.1.1 信息抽取需求 | 第42页 |
| 4.1.2 信息抽取约束条件 | 第42-43页 |
| 4.2 半结构化中文简历的信息抽取方案 | 第43-47页 |
| 4.2.1 文本内容抓取 | 第43-44页 |
| 4.2.2 文本预处理 | 第44页 |
| 4.2.3 文本块分割 | 第44-46页 |
| 4.2.4 文本字段识别提取 | 第46-47页 |
| 4.3 字段识别与提取规则及算法 | 第47-60页 |
| 4.3.1 基于规则的个人信息提取 | 第47-50页 |
| 4.3.2 基于字典值匹配和HMM的复杂内容项提取算法 | 第50-60页 |
| 4.4 简历内容在线更新 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 系统实现及结果分析 | 第63-72页 |
| 5.1 系统总体架构 | 第63页 |
| 5.2 系统核心功能实现 | 第63-67页 |
| 5.2.1 系统操作界面实现 | 第63-66页 |
| 5.2.2 系统类实现 | 第66-67页 |
| 5.3 信息抽取实验结果 | 第67-70页 |
| 5.3.1 实验环境搭建 | 第67页 |
| 5.3.2 本地中文简历信息抽取实验结果 | 第67-70页 |
| 5.4 简历更新功能测试结果 | 第70-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附件 | 第80页 |