SVM和最大熵相结合的中文机构名自动识别
| 独创性说明 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·问题描述 | 第10-12页 |
| ·中文机构名自动识别的提出 | 第10-11页 |
| ·中文机构名自动识别的意义 | 第11-12页 |
| ·中文机构名自动识别研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的工作 | 第14-17页 |
| ·相关概念 | 第14-15页 |
| ·具体工作 | 第15-17页 |
| 2 SVM | 第17-24页 |
| ·SVM原理 | 第17-21页 |
| ·线性 SVM | 第17-19页 |
| ·构造 SVM | 第19-20页 |
| ·非线性 SVM | 第20-21页 |
| ·支持向量机 | 第21页 |
| ·SVM学习算法 | 第21-24页 |
| 3 最大熵模型 | 第24-28页 |
| ·最大熵原理 | 第24-26页 |
| ·参数估计方法 | 第26-28页 |
| ·GIS参数估计 | 第26-27页 |
| ·IIS参数估计 | 第27-28页 |
| 4 SVM与最大熵相结合的中文机构名自动识别 | 第28-43页 |
| ·模型描述 | 第28-31页 |
| ·机构名特点 | 第28-29页 |
| ·模型概述 | 第29-30页 |
| ·标注体系 | 第30-31页 |
| ·后界判断 | 第31-34页 |
| ·驱动式识别 | 第31-32页 |
| ·SVM向量构建 | 第32-33页 |
| ·生成后界判断模型 | 第33-34页 |
| ·后界判断算法 | 第34页 |
| ·前部标注 | 第34-41页 |
| ·最大熵特征 | 第34-35页 |
| ·最大熵特征模板 | 第35-37页 |
| ·最大熵特征生成 | 第37-38页 |
| ·最大熵特征选取 | 第38页 |
| ·生成前部标注模型 | 第38-39页 |
| ·前部标注算法 | 第39-41页 |
| ·机构名识别过程 | 第41-43页 |
| 5 实验结果与分析 | 第43-51页 |
| ·评价标准与语料 | 第43页 |
| ·实验结果 | 第43-48页 |
| ·选取不同最大熵模板测试结果 | 第43-44页 |
| ·最大熵特征阈值选取实验结果 | 第44页 |
| ·后界判断方法比较实验 | 第44-45页 |
| ·前部标注方法比较实验 | 第45-46页 |
| ·后界判断实验结果 | 第46页 |
| ·前部标注实验结果 | 第46-47页 |
| ·开放测试结果 | 第47-48页 |
| ·正确结果举例 | 第48-49页 |
| ·错误结果分析 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录A 北大2003词性标注集 | 第55-58页 |
| 读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第60页 |
