表示映射及其在关系抽取和知识库问答的应用

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表示映射及其在关系抽取和知识库问答的应用

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表示映射及其在关系抽取和知识库问答的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-13页
第一章绪论	第13-21页
1.1 研究背景	第13-16页
1.2 研究现状	第16-18页
1.2.1 图像分类中的未登录类别研究	第16-17页
1.2.2 关系抽取中的未登录实体研究	第17-18页
1.2.3 知识库问答中的未登录关系研究	第18页
1.3 论文的研究内容	第18-19页
1.4 论文的组织结构	第19-21页
第二章相关背景	第21-35页
2.1 引言	第21页
2.2 知识库	第21-22页
2.3 关系抽取	第22-26页
2.3.1 相关方法	第23-25页
2.3.2 结果评价	第25-26页
2.4 知识库问答	第26-29页
2.4.1 相关方法	第27-28页
2.4.2 结果评价	第28-29页
2.5 深度学习模型	第29-32页
2.5.1 循环神经网络	第29-31页
2.5.2 注意力机制	第31-32页
2.6 本章小结	第32-35页
第三章适配器(Adapter)模型	第35-45页
3.1 研究动机	第35-37页
3.2 基本Adapter模型	第37-38页
3.3 对抗Adapter模型	第38-40页
3.3.1 相关工作	第38-39页
3.3.2 模型结构	第39-40页
3.4 使用重构损失提升Adapter模型	第40-42页
3.4.1 相关工作	第40-41页
3.4.2 模型结构	第41-42页
3.5 训练方法	第42-44页
3.6 本章小结	第44-45页
第四章基于Adapter的关系抽取	第45-61页
4.1 引言	第45页
4.2 文本与知识库交互的关系抽取模型	第45-49页
4.2.1 文本表示	第46-47页
4.2.2 知识库表示	第47-48页
4.2.3 基于知识库的注意力机制	第48-49页
4.3 引入Adapter的关系抽取模型	第49-51页
4.4 实验	第51-59页
4.4.1 实验设置	第51-52页
4.4.2 实验结果	第52-55页
4.4.3 实验分析	第55-59页
4.5 本章小结	第59-61页
第五章基于Adapter的知识库问答	第61-79页
5.1 引言	第61-62页
5.2 实体链接模型介绍	第62-65页
5.2.1 使用BiLSTM的实体识别模型	第62-63页
5.2.2 融合条件随机场的实体识别模型	第63-65页
5.3 关系检测	第65-67页
5.3.1 层次化关系检测模型	第65-67页
5.3.2 引入Adapter的关系检测	第67页
5.4 答案整合	第67-68页
5.5 SimpleQuestion_Balance	第68-69页
5.5.1 创建SQB	第68-69页
5.5.2 统计	第69页
5.6 实验	第69-77页
5.6.1 实验设置	第69-70页
5.6.2 实体识别结果与分析	第70-71页
5.6.3 关系检测结果	第71-73页
5.6.4 关系检测分析	第73-77页
5.6.5 知识库问答实验结果与分析	第77页
5.7 本章小结	第77-79页
第六章总结与展望	第79-81页
6.1 工作总结	第79-80页
6.2 未来展望	第80-81页
致谢	第81-83页
参考文献	第83-93页
附录	第93-94页

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