面向结构化数据的实体识别关键技术的研究
| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 研究动机 | 第14-17页 |
| 1.1.1 数据冗余 | 第15页 |
| 1.1.2 实体识别的应用需求 | 第15-17页 |
| 1.2 实体识别技术 | 第17-25页 |
| 1.2.1 分块技术 | 第17-20页 |
| 1.2.2 相似度函数 | 第20-23页 |
| 1.2.3 数据对象匹配决定方法 | 第23-24页 |
| 1.2.4 新型的实体识别方法 | 第24-25页 |
| 1.3 本文的工作 | 第25-28页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第25-27页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第27-28页 |
| 第2章 基于遗传算法和主动学习的实体识别 | 第28-52页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 相关工作 | 第29-30页 |
| 2.3 实体识别分类器 | 第30-31页 |
| 2.4 基于遗传算法和主动学习的实体识别方法 | 第31-39页 |
| 2.4.1 方法概述 | 第31-34页 |
| 2.4.2 种群初始化 | 第34页 |
| 2.4.3 个体选择 | 第34页 |
| 2.4.4 交叉 | 第34-37页 |
| 2.4.5 变异 | 第37-38页 |
| 2.4.6 主动学习 | 第38-39页 |
| 2.5 实验评价 | 第39-49页 |
| 2.5.1 实验设置 | 第39-41页 |
| 2.5.2 综合测试 | 第41-42页 |
| 2.5.3 遗传算法测试 | 第42-44页 |
| 2.5.4 主动学习测试 | 第44-49页 |
| 2.6 本章小结 | 第49-52页 |
| 第3章 基于图的联合式实体识别 | 第52-78页 |
| 3.1 引言 | 第52-54页 |
| 3.2 相关工作 | 第54-55页 |
| 3.3 联合式实体识别模型 | 第55-58页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第55-56页 |
| 3.3.2 基本的实体识别模型 | 第56-57页 |
| 3.3.3 联合式实体识别模型 | 第57-58页 |
| 3.4 基于图的迭代的联合式实体识别方法 | 第58-62页 |
| 3.4.1 数据对象关系图 | 第59-60页 |
| 3.4.2 方法概述 | 第60-61页 |
| 3.4.3 初始化工作 | 第61-62页 |
| 3.5 联合式匹配 | 第62-65页 |
| 3.5.1 联合式匹配函数 | 第63页 |
| 3.5.2 基于语义路径的相似度算法 | 第63-65页 |
| 3.6 联合式合并与相似度传递 | 第65-70页 |
| 3.6.1 数据对象合并 | 第66-67页 |
| 3.6.2 局部图收缩 | 第67-68页 |
| 3.6.3 相似度传递 | 第68-70页 |
| 3.7 实验评价 | 第70-77页 |
| 3.7.1 实验设置 | 第70-71页 |
| 3.7.2 参数测定 | 第71-72页 |
| 3.7.3 综合测试 | 第72-73页 |
| 3.7.4 性能测试 | 第73-74页 |
| 3.7.5 关键组成部分测试 | 第74-77页 |
| 3.8 本章小结 | 第77-78页 |
| 第4章 基于图聚类的实体识别 | 第78-100页 |
| 4.1 引言 | 第78-80页 |
| 4.2 相关工作 | 第80-81页 |
| 4.3 准备工作 | 第81-83页 |
| 4.3.1 实体识别流程 | 第81-82页 |
| 4.3.2 问题描述 | 第82-83页 |
| 4.4 簇点相似度 | 第83-85页 |
| 4.4.1 基本的簇点相似度 | 第84-85页 |
| 4.4.2 双向的簇点相似度 | 第85页 |
| 4.5 ERC聚类算法 | 第85-91页 |
| 4.5.1 算法框架 | 第85-87页 |
| 4.5.2 数据对象排序 | 第87-90页 |
| 4.5.3 计算优化 | 第90-91页 |
| 4.6 实验评价 | 第91-99页 |
| 4.6.1 实验设置 | 第91-93页 |
| 4.6.2 参数测试 | 第93-94页 |
| 4.6.3 综合测试 | 第94-96页 |
| 4.6.4 关键组成部分测试 | 第96-99页 |
| 4.7 本章小结 | 第99-100页 |
| 第5章 基于分块的渐近式实体识别 | 第100-124页 |
| 5.1 引言 | 第100-103页 |
| 5.2 相关工作 | 第103-104页 |
| 5.3 准备工作 | 第104-107页 |
| 5.3.1 多路分块 | 第105-106页 |
| 5.3.2 方法概述 | 第106-107页 |
| 5.4 块冗余度估计 | 第107-109页 |
| 5.4.1 静态的块信用度 | 第107-108页 |
| 5.4.2 动态的块信用度 | 第108页 |
| 5.4.3 候选对的信用度 | 第108-109页 |
| 5.5 基于分块的渐近式实体识别方法 | 第109-116页 |
| 5.5.1 渐近式实体识别模型 | 第109-110页 |
| 5.5.2 初始化阶段 | 第110-112页 |
| 5.5.3 迭代阶段 | 第112-116页 |
| 5.6 实验评价 | 第116-122页 |
| 5.6.1 实验设置 | 第116-118页 |
| 5.6.2 综合测试 | 第118-120页 |
| 5.6.3 关键组成部分测试 | 第120-122页 |
| 5.7 本章小结 | 第122-124页 |
| 第6章 结论 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
| 攻博期间发表的论文 | 第140-142页 |
| 攻博期间参与的科研项目 | 第142-144页 |
| 作者简介 | 第144页 |
