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基于NLP的企业供应关系自动抽取研究
 
     论文目录
 
摘要第9-11页
abstract第11-12页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景及意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 供应关系抽取研究现状第15-17页
        1.2.2 现有方法存在的问题第17-19页
    1.3 本文工作简介第19-21页
        1.3.1 本文研究内容第19-20页
        1.3.2 本文组织结构第20-21页
    1.4 本章小结第21-23页
第2章 相关技术理论概述第23-31页
    2.1 条件随机场原理第23-24页
    2.2 依存句法分析技术第24-27页
    2.3 实体识别相关技术第27-28页
    2.4 实体关系抽取相关技术第28-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第3章 企业供应关系抽取概述第31-35页
    3.1 问题提出第31-32页
    3.2 企业供应关系抽取任务步骤第32-34页
    3.3 本章小结第34-35页
第4章 基于句法分析和规则词典的公司名称识别第35-55页
    4.1 问题提出第35-38页
        4.1.1 公司名称识别第35-36页
        4.1.2 本文的识别目标第36-37页
        4.1.3 现有识别工具的问题第37-38页
    4.2 基于句法分析和词典匹配以及规则的方法第38-49页
        4.2.1 文本处理阶段第39-41页
        4.2.2 公司名称识别阶段第41页
        4.2.3 公司实体组处理阶段第41-47页
        4.2.4 公司名称词典构建第47-48页
        4.2.5 公司名称识别整体处理流程第48-49页
    4.3 实验设计以及结果分析第49-53页
        4.3.1 实验数据第49页
        4.3.2 实验评价以及指标第49-50页
        4.3.3 实验结果以及对比分析第50-53页
    4.4 本章小结第53-55页
第5章 基于条件随机场的产品名称识别第55-71页
    5.1 问题提出第55-57页
        5.1.1 产品名称识别第55页
        5.1.2 金融文本中产品名称特点分析第55-56页
        5.1.3 现有方法应用的难点以及问题的提出第56-57页
    5.2 基于条件随机场的产品类别名识别第57-67页
        5.2.1 产品名称识别模型的训练第58-64页
        5.2.2 规则后处理第64-67页
    5.3 实验结果以及结果分析第67-70页
        5.3.1 实验数据第67-68页
        5.3.2 实验评价以及指标第68页
        5.3.3 实验结果以及对比分析第68-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第6章 企业供应关系的判断和抽取第71-89页
    6.1 企业供应关系抽取第71-73页
        6.1.1 问题定义第71页
        6.1.2 处理的文本类型第71-73页
    6.2 基于关系指示词库和句法分析的企业供应关系抽取方法第73-84页
        6.2.1 语句筛选模块第74-75页
        6.2.2 公司实体对生成第75-77页
        6.2.3 句法分析确定产品信息第77-81页
        6.2.4 关系指示词库构建第81-83页
        6.2.5 整体处理流程及示例第83-84页
    6.3 实验结果以及结果分析第84-87页
        6.3.1 实验数据第84-85页
        6.3.2 实验评价以及指标第85页
        6.3.3 实验结果以及对比分析第85-87页
    6.4 本章小结第87-89页
第7章 总结与展望第89-91页
参考文献第91-95页
攻读硕士学位期间取得成果第95-97页
致谢第97页

 
 
论文编号BS4085033,这篇论文共97
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