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基于表示学习的知识图谱关系抽取

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基于表示学习的知识图谱关系抽取
论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-12页
  1.1 课题研究背景与意义第9-10页
  1.2 论文的主要研究内容第10页
  1.3 论文的组织结构第10-12页
第二章 关系抽取中的关键技术第12-31页
  2.1 信息抽取技术综述第12-15页
    2.1.1 信息抽取系统体系结构第12-14页
    2.1.2 信息抽取的基本方式第14-15页
  2.2 关系抽取的主要方法第15-18页
    2.2.1 基于模式匹配的关系抽取第15-16页
    2.2.2 基于机器学习的关系抽取第16-18页
  2.3 表示学习的主要方法第18-23页
    2.3.1 基于布尔模型的方法第18-19页
    2.3.2 基于向量空间模型的方法第19页
    2.3.3 基于主题模型的方法第19-20页
    2.3.4 基于神经网络的方法第20-23页
  2.4 知识图谱与关系抽取第23-27页
    2.4.1 知识图谱概述第23-25页
    2.4.2 关系抽取对于知识图谱的意义第25-26页
    2.4.3 基于知识图谱弱监督学习的关系抽取第26-27页
  2.5 传统关系抽取中特征设计与表示方法第27-29页
    2.5.1 词汇特征第27-28页
    2.5.2 句法特征第28-29页
    2.5.3 特征表示第29页
  2.6 本章小结第29-31页
第三章 基于表示学习的关系抽取与知识图谱的结合第31-36页
  3.1 基于pairwise ranking形式的关系抽取模型第31-34页
    3.1.1 学习框架第32-33页
    3.1.2 基准模型及其训练第33-34页
  3.2 文本的关系抽取与知识图谱的结合第34-35页
    3.2.1 知识图谱的embedding表示第34-35页
    3.2.2 两者结合的关系抽取第35页
  3.3 本章小结第35-36页
第四章 基于神经网络的特征表示学习第36-43页
  4.1 基于卷积神经网络的mention特征表示学习第36-38页
  4.2 基于循环神经网络的mention特征表示学习第38-42页
  4.3 本章小结第42-43页
第五章 关系抽取实验第43-51页
  5.1 数据集及其预处理第43-45页
    5.1.1 文本数据集第43页
    5.1.2 知识图谱数据集第43-44页
    5.1.3 神经网络的初始词向量第44-45页
    5.1.4 文本数据预处理第45页
  5.2 评价指标第45页
  5.3 实验设计第45-46页
    5.3.1 模型参数第46页
    5.3.2 实验的实现及其环境第46页
  5.4 表示学习的实验结果与分析第46-50页
    5.4.1 基于文本表示学习的关系抽取实验第46-48页
    5.4.2 融合模型的实验第48-50页
  5.5 本章小结第50-51页
第六章 总结与展望第51-53页
  6.1 工作总结第51页
  6.2 不足与展望第51-53页
参考文献第53-57页
致谢第57-59页
攻读学位期间发表的学术论文目录第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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