基于隐马尔科夫模型在网页信息抽取中的研究与应用

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基于隐马尔科夫模型在网页信息抽取中的研究与应用

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基于隐马尔科夫模型在网页信息抽取中的研究与应用

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-17页
· 信息抽取的背景与意义	第11-12页
· 信息抽取国内外研究现状	第12-13页
· 信息抽取现阶段存在的问题及未来的挑战和趋势	第13-14页
· 信息抽取存在的问题	第13-14页
· 信息抽取的发展趋势	第14页
· 论文的研究目标和工作内容	第14-15页
· 论文的组织结构	第15-16页
· 本章小结	第16-17页
第二章相关理论基础与技术方法	第17-31页
· 信息抽取的基本概念	第17-19页
· 信息抽取的定义	第17-18页
· 信息抽取的任务及常用方法	第18-19页
· 网页信息抽取的基本概念和方法	第19-21页
· 网页信息抽取的定义	第19-20页
· 网页信息抽取的主流方法	第20-21页
· 隐马尔可夫模型	第21-30页
· 隐马尔可夫模型简介	第23-25页
· 隐马尔科夫模型的三个主要问题及解决算法	第25-29页
· 数据稀疏问题及解决方法	第29-30页
· 本章小结	第30-31页
第三章基于最大熵原理提出的改进的隐马尔科夫模型	第31-45页
· 扩展HMM前提假设的改进方法	第31-37页
· 扩展HMM前提假设的基本理论	第32-33页
· 二阶隐马尔可夫模型	第33-37页
· 改进的隐马尔可夫模型的思想概述	第37-43页
· 最大熵原理	第38-40页
· 改进的隐马尔可夫模型的定义	第40-43页
· 本章小结	第43-45页
第四章基于改进的隐马尔科夫模型在网页信息抽取中解决方案的设计	第45-57页
· 网页信息抽取模型设计概览	第45-48页
· 网页数据准备阶段	第48-51页
· 数据预处理	第48-49页
· 模型结构的选择	第49-51页
· 模型训练阶段的设计实现	第51-54页
· 改进的HMM相关参数的训练	第51-53页
· 针对模型参数进一步优化的改进建议	第53-54页
· 完成信息抽取阶段	第54-55页
· 改进的viterbi算法	第54-55页
· 本章小结	第55-57页
第五章基于改进的隐马尔可夫模型在网页信息抽取中研究的实验性验证	第57-65页
· 信息抽取的评价指标	第57-58页
· 验证改进的HMM的有效性	第58-60页
· 基于改进的HMM的网页信息抽取模型的评估	第60-63页
· 数据集大小对训练结果的影响	第62-63页
· 本章小结	第63-65页
第六章总结与展望	第65-67页
· 论文的特色	第65-66页
· 后续工作展望	第66-67页
参考文献	第67-73页
作者简历及攻读硕士学位期间发表的学术论文	第73-75页
致谢	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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