基于文本的人物画像挖掘技术的研究与应用

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基于文本的人物画像挖掘技术的研究与应用

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基于文本的人物画像挖掘技术的研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 论文研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 人物信息抽取研究现状	第12-14页
1.2.2 人物活动事件的组织研究现状	第14-15页
1.3 论文的主要研究内容	第15-16页
1.4 论文的组织结构	第16-17页
第二章相关理论与技术	第17-28页
2.1 分词及实体识别	第17-18页
2.1.1 分词	第17-18页
2.1.2 命名实体识别	第18页
2.2 文本聚类	第18-22页
2.2.1 文本模型表示	第18-20页
2.2.2 文本距离度量	第20-21页
2.2.3 聚类算法	第21-22页
2.3 关系抽取	第22-23页
2.4 句法分析	第23-25页
2.4.1 短语结构句法树	第23-24页
2.4.2 依存句法树	第24-25页
2.5 词汇语义相似度	第25-27页
2.5.1 同义词词林	第25-26页
2.5.2 基于同义词词林的相似度计算	第26-27页
2.6 本章小结	第27-28页
第三章基于规则匹配与句法树结合的人物关系抽取	第28-47页
3.1 数据预处理	第28-33页
3.1.1 分词及词性标注	第30页
3.1.2 基于同义词词林的关系词库的建立	第30-32页
3.1.3 人物关系候选句提取	第32-33页
3.2 基于规则匹配的人物关系抽取	第33-36页
3.2.1 规则库构建	第33-35页
3.2.2 正则表达式建立	第35页
3.2.3 基于规则匹配的人物关系抽取	第35-36页
3.3 基于句法树的人物关系抽取	第36-45页
3.3.1 基于Stanford Parser句法树的构建	第36-38页
3.3.2 句法树剪枝	第38-40页
3.3.3 基于SPT树的人物关系抽取	第40-45页
3.4 人物关系确定	第45-46页
3.5 本章小结	第46-47页
第四章基于时间的人物事件发现	第47-58页
4.1 文本特征提取与表示	第48-50页
4.1.1 词性及停用词过滤	第48页
4.1.2 文本特征表示	第48-50页
4.2 文本相似度计算	第50-51页
4.3 基于时间的人物事件发现	第51-53页
4.4 人物热度及情感倾向分析	第53-57页
4.4.1 人物热度分析	第53-55页
4.4.2 人物情感倾向分析	第55-57页
4.5 本章小结	第57-58页
第五章实验结果与分析	第58-71页
5.1 实验设计	第58-60页
5.1.1 实验环境说明	第58页
5.1.2 数据来源	第58-59页
5.1.3 评测标准	第59-60页
5.2 人物关系抽取实验结果及分析	第60-65页
5.2.1 路径阈值的选取实验	第60-61页
5.2.2 人物关系抽取结果的精度与性能对比	第61-64页
5.2.3 与其他方法对比	第64-65页
5.3 基于时间的人物事件发现实验	第65-69页
5.3.1 不同阈值下的聚类个数对比	第65-66页
5.3.2 不同阈值下聚类结果对比	第66页
5.3.3 论文算法与基于关键词的聚类算法比较	第66-69页
5.4 人物情感倾向分析实验	第69-70页
5.5 本章小结	第70-71页
第六章结论与展望	第71-73页
6.1 结论	第71-72页
6.2 展望	第72-73页
致谢	第73-74页
参考文献	第74-78页
攻读硕士学位期间取得的成果	第78-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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