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声明
第一章前言
1.1研究背景
1.2研究现状
1.2.1中文分词
1.2.2命名实体识别
1.3相关工作
1.4本文的主要内容
第二章自然语言处理中的序列标注任务
2.1自然语言处理中的序列标注任务
2.2中文分词和命名实体识别
2.3序列标注任务系统
2.4中文分词和命名实体识别的应用
2.4.1中文分词
2.4.2命名实体识别
2.5评测方法
第三章条件随机场模型
3.1图模型
3.1.1随机变量的条件独立性
3.1.2有向图模型
3.1.3无向图模型
3.2马尔可夫随机场和Hammersly-Clifford定理
3.2.1马尔可夫随机场
3.2.2吉布斯分布
3.2.3 Hammersly-Clifford定理
3.3条件随机场
3.3.1条件随机场
3.3.2条件随机场的训练和推理
3.4序列标注任务中的其它模型
3.4.1隐马尔可夫模型
3.4.2最大熵模型
3.5讨论
第四章条件随机场模型在序列标注任务中的应用研究
4.1条件随机场在中文分词中的应用研究
4.1.1中文分词实验
4.1.2中文分词实验数据分析
4.1.3讨论
4.1.4条件随机场与最大匹配分词混合的分词方法
4.1.5讨论
4.2条件随机场在命名实体识别中的应用研究
4.2.1命名实体识别实验
4.2.2命名实体识别实验数据分析
4.3隐马尔可夫模型,最大熵模型和条件随机场在序列标注任务中的实验比较
4.3.1最大熵模型与条件随机场模型的实验比较
4.3.2讨论
4.3.3隐马尔可夫模型与条件随机场模型的实验比较
4.3.4讨论
4.4结论
第五章结论
参考文献
致谢