面向社会面动态分析的命名实体识别与可视化方法研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 命名实体识别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 可视化研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 命名实体识别相关技术研究 | 第16-25页 |
| 2.1 命名实体识别方法研究 | 第16-18页 |
| 2.1.1 基于规则的方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于统计的方法 | 第17-18页 |
| 2.2 马尔可夫模型 | 第18页 |
| 2.2.1 马尔可夫过程 | 第18页 |
| 2.2.2 马尔可夫链 | 第18页 |
| 2.3 隐马尔可夫模型 | 第18-19页 |
| 2.4 最大熵马尔可夫模型 | 第19-20页 |
| 2.5 条件随机场模型 | 第20-24页 |
| 2.5.1 特征选择 | 第22页 |
| 2.5.2 参数评估 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 中文命名实体识别工具的评测与研究 | 第25-30页 |
| 3.1 三种开源中文命名实体识别工具 | 第25-26页 |
| 3.1.1 LTP | 第25页 |
| 3.1.2 HanLP | 第25-26页 |
| 3.1.3 BosonNLP | 第26页 |
| 3.2 评测与分析 | 第26-29页 |
| 3.2.1 评测标准 | 第26页 |
| 3.2.2 语料库介绍 | 第26-27页 |
| 3.2.3 实验设置与实验结果 | 第27-28页 |
| 3.2.4 对比分析 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 特征聚类与CRF相结合的命名实体识别 | 第30-43页 |
| 4.1 系统框架 | 第30-31页 |
| 4.2 面向命名实体识别的特征聚类分析方法 | 第31-35页 |
| 4.2.1 词向量特征 | 第31-33页 |
| 4.2.2 K-means聚类 | 第33-35页 |
| 4.3 基于特征聚类分析的CRF命名实体识别 | 第35-38页 |
| 4.3.1 特征聚类 | 第35-36页 |
| 4.3.2 特征模板 | 第36页 |
| 4.3.3 分析研究 | 第36-38页 |
| 4.4 实验设置及结果分析 | 第38-42页 |
| 4.4.1 原始数据预处理 | 第39-40页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于高德地图API的社会面动态信息可视化 | 第43-49页 |
| 5.1 社会面动态信息可视化结构框架及意义 | 第43-44页 |
| 5.2 高德地图API相关介绍 | 第44页 |
| 5.3 基于高德地图API在线可视化的实现方法 | 第44-46页 |
| 5.4 时间、地区、案件性质各维度地图可视化 | 第46-48页 |
| 5.4.1 时间维度 | 第46页 |
| 5.4.2 地区维度 | 第46-47页 |
| 5.4.3 案件性质维度 | 第47-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49-50页 |
| 6.2 下一步工作 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第57-58页 |
| 附录A 部分人工标注社会面动态信息语料 | 第58-60页 |
