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申德荣 、 寇月 、 聂铁铮 、 于戈 著 / 机械工业出版社 / 2017-10 / 精装
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上书时间2021-12-09
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实体识别技术
《实体识别技术》基于作者多年对数据集成的相关研究工作,从多角度阐述实体识别技术,主要包括相似度计算算法、实体识别的分块技术、典型的基于机器学习的实体识别技术和基于关系的实体记录识别技术,以及新型的实体识别技术(包括基于时间的宴体识别技术、基于众包的实体识别、隐私保护下的实体识别)等内容。
《实体识别技术》深入浅出、案例丰富,适合数据集成等方向的研究生阅读,也能为相关领域研究人员和开发人员提供重要参考。
丛书前言前言第1章 概述1.1 实体识别问题的提出1.2 实体识别研究的发展历史1.3 实体识别问题的描述1.4 实体识别的处理流程1.5 实体识别的挑战1.5.1 相似度衡量问题1.5.2 计算效率问题1.5.3 机器学习方法的应用问题1.5.4 关联对象的识别问题1.5.5 一些新的挑战1.5.6 实体识别评估1.6 实体识别的应用1.6.1 医疗卫生1.6.2 人口普查1.6.3 客户关系管理1.6.4 网购比价1.6.5 犯罪及欺诈侦查1.6.6 关联的开放数据1.6.7 引文数据库1.7 本章小结参考文献第2章 相似度计算算法2.1 基于字段的相似度算法2.1 Jaccard相似度算法2.1.2 基于TF-IDF的相似度算法2.1.3 基于q-grams的相似度算法2.2 基于编辑距离的相似度算法2.2.1 Levenshtein距离算法2.2.2 Jaro和Jaro-Winkler距离算法2.3 混合的相似度算法2.3.1 扩展的Jaccard相似度算法2.3.2 Monge-Elkan相似度算法2.3.3 Soft TF-IDF相似度算法2.4 数值型数据相似度算法2.4.1 数字型相似度算法2.4.2 日期型相似度算法2.4.3 价格型相似度算法2.5 本章小结参考文献第3章 实体识别的分块技术3.1 引言3.1.1 数据分块技术的应用3.1.2 实体识别数据分块问题定义与算法分类3.2 分块键3.2.1 分块键的定义3.2.2 分块键的编码3.3 基于等值匹配的分块算法3.3.1 标准分块方法3.3.2 基于学习的分块键定义3.4 基于相似性的分块算法3.4.1 基于排序的分块方法3.4.2 基于字符串分割的分块方法3.4.3 基于MinHash的分块方法3.4.4 基于Canopy聚类的分块方法3.4.5 基于前缀过滤的分块方法3.5 本章小结参考文献第4章 基于机器学习的实体识别方法4.1 基于分类器的实体识别方法4.1.1 基于决策树的实体识别方法4.1.2 基于贝叶斯分类器的实体识别方法4.1.3 基于SVM的实体识别方法4.1.4 基于主动学习的实体识别方法4.1.5 其他方法4.2 基于概率图模型的实体识别方法4.2.1 基于马尔可夫逻辑网络的实体识别方法4.2.2 基于条件随机场的实体识别方法4.3 本章小结参考文献第5章 基于关系的实体识别方法5.1 引言5.2 联合式实体识别方法5.2.1 基于关系聚类的联合式实体识别方法5.2.2 复杂信息空间中的联合式实体识别方法5.3 基于实体关系的消歧方法5.3.1 基于社交关系的名字消歧方法5.3.2 基于实体关系的实体消歧方法5.3.3 基于异构实体关系的实体消歧方法5.4 本章小结参考文献第6章 新型的实体识别技术6.1 引言6.2 基于时间模型的实体识别技术6.2.1 一个实例6.2.2 时间模型6.2.3 基于时间模型的实体识别算法6.3 基于众包的实体识别技术6.3.1 一个实例6.3.2 基于众包的实体识别框架6.3.3 基于众包的实体识别的核心问题6.3.4 基于众包的实体识别方法的特点6.4 隐私保护下的实体识别技术6.4.1 实体匹配中隐私保护的分类6.4.2 实体识别隐私保护算法的评估6.5 本章小结参考文献第7章 实体识别评估7.1 基于记录对的精确性评价一准确率、召回率和F测度7.2 分块技术评价7.3 常用数据集7.3.1 真实数据集7.3.2 数据生成工具7.4 本章小结参考文献第8章 总结与展望8.1 实体识别研究总结8.2 新型实体识别研究展望8.2.1 基于时间模型的实体识别8.2.2 基于众包的实体识别8.2.3 隐私保护下的实体识别8.3 研究挑战
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图2
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开播时间:09月02日 10:30