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非限定类型的实体关系抽取研究

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非限定类型的实体关系抽取研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-17页
  1.1 研究背景第10页
  1.2 研究目的和意义第10-11页
  1.3 命名实体识别的研究现状第11-13页
  1.4 关系抽取的研究现状第13-14页
  1.5 存在的问题第14-15页
    1.5.1 关系类型体系构建困难第14页
    1.5.2 已标注语料的匮乏第14-15页
    1.5.3 非限定领域的关系抽取研究滞后第15页
  1.6 本文的主要研究内容第15-17页
第2章 基于混合模型的命名实体识别第17-26页
  2.1 引言第17-18页
  2.2 算法流程第18页
  2.3 算法设计第18-21页
    2.3.1 语料库获取第18-19页
    2.3.2 点互信息第19-20页
    2.3.3 左右信息熵第20页
    2.3.4 混合模型算法第20-21页
  2.4 实验结果与分析第21-25页
    2.4.1 实验数据第21-23页
    2.4.2 结果与分析第23-25页
  2.5 本章小结第25-26页
第3章 基于特征词聚类的关系类型发现第26-39页
  3.1 引言第26页
  3.2 算法流程第26-27页
  3.3 算法设计第27-34页
    3.3.1 特征词过滤算法第27-28页
    3.3.2 基于同义词林的特征词聚类算法第28-30页
    3.3.3 特征词的词向量化第30-32页
    3.3.4 基于词向量余弦相似度的聚类算法第32-33页
    3.3.5 基于词向量的K-Means聚类算法第33-34页
  3.4 实验结果与分析第34-37页
    3.4.1 实验数据第34-35页
    3.4.2 评估依据第35页
    3.4.3 结果与分析第35-37页
  3.5 本章小结第37-39页
第4章 基于SimHash的关系种子集抽取第39-48页
  4.1 引言第39页
  4.2 算法流程第39-40页
  4.3 算法设计第40-45页
    4.3.1 查询语句构造第40页
    4.3.2 搜索引擎检索第40-41页
    4.3.3 SimHash筛选算法第41-44页
    4.3.4 上下文生成算法第44-45页
    4.3.5 答案抽取算法第45页
  4.4 实验结果与分析第45-47页
    4.4.1 实验数据第45-46页
    4.4.2 评估依据第46页
    4.4.3 结果与分析第46-47页
  4.5 本章小结第47-48页
第5章 关系描述模式的挖掘和关系实例的抽取第48-54页
  5.1 引言第48页
  5.2 算法流程第48-49页
  5.3 算法设计第49-52页
    5.3.1 关系描述模式挖掘算法第49-51页
    5.3.2 关系实例抽取算法第51-52页
  5.4 实验结果与分析第52-53页
    5.4.1 实验数据第52页
    5.4.2 评估依据第52页
    5.4.3 结果与分析第52-53页
  5.5 本章小结第53-54页
第6章 关系实例的数据可视化第54-58页
  6.1 引言第54页
  6.2 关系实例可视化系统第54-57页
  6.3 本章小结第57-58页
结语第58-60页
参考文献第60-65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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