面向《大词林》的中文实体关系挖掘

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面向《大词林》的中文实体关系挖掘

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面向《大词林》的中文实体关系挖掘

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-18页
1.1 课题背景及研究的目的和意义	第9-11页
1.1.1 课题的来源	第9页
1.1.2 课题研究的背景和意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-16页
1.2.1 实体对之间的关系挖掘	第12-15页
1.2.2 特定关系的实体对挖掘	第15-16页
1.3 主要研究内容	第16-18页
第2章基于字信息词汇分布的实体上位关系识别	第18-28页
2.1 引言	第18-19页
2.2 基于字信息的词向量学习模型	第19-20页
2.3 上位关系向量表示	第20-22页
2.3.1 上位关系识别	第21-22页
2.4 实验结果及其分析	第22-27页
2.4.1 词向量学习	第22-23页
2.4.2 上位关系簇聚类	第23页
2.4.3 上位关系识别	第23-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第3章基于深度学习的开放域实体关系抽取	第28-43页
3.1 引言	第28页
3.2 循环神经网络	第28-33页
3.2.1 Elman型循环神经网络	第29-30页
3.2.2 Jordan型循环神经网络	第30页
3.2.3 长短期记忆人工神经网络	第30-31页
3.2.4 双向性	第31-32页
3.2.5 Bi-LSTM-CRF	第32-33页
3.3 基于RNN的开放域命名实体边界识别	第33-35页
3.3.1 语料构建	第34-35页
3.4 基于LSTM的开放域实体关系抽取	第35-37页
3.4.1 最短依存路径	第37页
3.5 实验结果及其分析	第37-42页
3.5.1 基于RNN的开放域命名实体边界识别	第37-40页
3.5.2 基于LSTM的开放域实体关系抽取	第40-42页
3.6 本章小结	第42-43页
第4章基于上位关系泛化的实体关系挖掘	第43-54页
4.1 引言	第43页
4.2 上位关系泛化	第43-45页
4.3 实体关系指示词候选获取	第45-46页
4.4 实体关系判别	第46-48页
4.5 实验结果及其分析	第48-53页
4.5.1 实验数据	第48-49页
4.5.2 实验结果	第49-53页
4.5.3 错误分析	第53页
4.6 本章小结	第53-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-63页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第63-65页
致谢	第65-66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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