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面向实体知识的表示学习研究

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面向实体知识的表示学习研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 实体抽取	第12-13页
1.2.2 实体关系抽取	第13页
1.2.3 知识推理	第13-14页
1.3 本文主要研究内容	第14页
1.4 本文的内容安排	第14-16页
第二章相关技术与理论概述	第16-30页
2.1 词表示方法	第16-19页
2.1.1 独热表示	第16页
2.1.2 词袋模型	第16-17页
2.1.3 语言模型	第17页
2.1.4 分布式表示	第17-19页
2.2 实体知识表示学习	第19-28页
2.2.1 基于张量分解的方法	第19-20页
2.2.2 基于映射的方法	第20-28页
2.2.2.1 矩阵映射表示法	第20-22页
2.2.2.2 向量映射表示法	第22-28页
2.3 本章小结	第28-30页
第三章矩阵映射及高斯消歧	第30-41页
3.1 矩阵映射	第30-35页
3.1.1 矩阵映射模型	第31-32页
3.1.2 矩阵映射理论	第32-35页
3.1.3 翻译矩阵映射模型	第35页
3.2 高斯变换消歧处理	第35-37页
3.2.1 高斯变换理论	第35-36页
3.2.2 翻译矩阵映射高斯模型	第36-37页
3.3 模型训练算法	第37-38页
3.4 实验与分析	第38-40页
3.5 本章小结	第40-41页
第四章实体知识图谱的表示	第41-49页
4.1 实体知识图谱表示	第41-42页
4.2 实体知识图谱的推理	第42-47页
4.2.1 基于符号逻辑的推理	第42-43页
4.2.2 基于概率图的推理	第43-45页
4.2.3 表示学习图的推理	第45-47页
4.3 实验与分析	第47-48页
4.4 本章小结	第48-49页
第五章总结与展望	第49-51页
5.1 总结	第49页
5.2 展望	第49-51页
参考文献	第51-55页
攻读硕士学位阶段参与的科研项目与学术论文	第55-56页
致谢	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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