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微博事件抽取的关键技术研究

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微博事件抽取的关键技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-11页
· 研究背景和意义	第8-9页
· 论文的主要研究内容	第9-10页
· 论文的结构安排	第10-11页
第二章相关背景知识介绍	第11-22页
· 微博简介	第11-13页
· 微博的起源与发展现状	第11-12页
· 微博的特点	第12-13页
· 事件抽取相关	第13-18页
· 事件抽取定义及相关概念	第13-15页
· 微博事件抽取研究现状	第15-17页
· 事件抽取评测	第17-18页
· 支持向量机简介	第18-21页
· 本章小结	第21-22页
第三章微博文本预处理及命名实体识别	第22-31页
· 微博数据的获取	第22-23页
· 基于API的数据获取方法	第22-23页
· 基于网络爬虫的数据获取方法	第23页
· 微博数据的预处理	第23-25页
· 微博数据质量的筛选	第24页
· 去除微博文本中包含的噪声	第24页
· 微博文本的分词及去除停用词	第24-25页
· 命名实体的识别	第25-30页
· 基于隐马尔科夫模型的命名实体识别	第25-26页
· 基于规则的命名实体识别	第26-27页
· 命名实体识别方案设计	第27-30页
· 本章小结	第30-31页
第四章事件类型识别	第31-40页
· 事件触发词的识别	第31-33页
· 触发词库的构建	第31-32页
· 触发词语义消歧	第32-33页
· 使用支持向量机识别事件类型	第33-37页
· 特征的选取	第33-35页
· 基于支持向量机的事件类型识别	第35-37页
· 事件类型识别方案设计	第37-38页
· 事件元素识别	第38-39页
· 时间表达式识别	第38-39页
· 基于支持向量机的事件元素识别	第39页
· 本章小结	第39-40页
第五章原型系统设计	第40-51页
· 系统实现	第40-46页
· 系统开发环境	第40页
· 系统框架及各模块设计	第40-46页
· 实验分析	第46-50页
· 实验数据	第46页
· 实验评估标准	第46-47页
· 命名实体抽取实验	第47-48页
· 事件类型识别的特征选取实验	第48-50页
· 事件抽取实验	第50页
· 本章小结	第50-51页
第六章总结与展望	第51-53页
· 总结	第51页
· 展望	第51-53页
参考文献	第53-56页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第56-57页
致谢	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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