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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,
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。
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