基于文本的实体关系抽取以及知识图谱的表示推理方法研究

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基于文本的实体关系抽取以及知识图谱的表示推理方法研究

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基于文本的实体关系抽取以及知识图谱的表示推理方法研究

论文目录
学位论文数据集	第1-5页
摘要	第5-7页
ABSTRACT	第7-9页
第一章绪论	第16-26页
1.1 课题研究的背景和意义	第16-17页
1.2 国内外研究现状	第17-23页
1.2.1 实体关系的抽取	第18-20页
1.2.2 知识图谱的表示和推理	第20-23页
1.3 主要研究工作及创新点	第23-24页
1.4 论文组织结构	第24-26页
第二章相关技术和算法	第26-32页
2.1 词向量表示	第26-28页
2.2 循环神经网络	第28-30页
2.3 卷积神经网络	第30页
2.4 注意力机制	第30-31页
2.5 本章小结	第31-32页
第三章基于丰富语义的实体关系联合抽取方法	第32-44页
3.1 现有实体关系抽取方法存在的问题	第32页
3.2 基于丰富语义的实体关系联合抽取方法	第32-39页
3.2.1 方法的总体框架	第32-33页
3.2.2 词典嵌入向量表示模块	第33-35页
3.2.3 基于上下文的嵌入表示模块	第35-37页
3.2.4 基于双向长短时记忆神经网络的编码层	第37-38页
3.2.5 多层语义表征机制	第38页
3.2.6 基于单向长短时记忆神经网络的解码层	第38-39页
3.2.7 目标函数	第39页
3.3 训练超参	第39-40页
3.4 实验	第40-43页
3.4.1 数据集	第40页
3.4.2 评价指标	第40-41页
3.4.3 实验结果分析	第41-43页
3.4.3.1 字典语义嵌入模块对方法效果的影响	第41-42页
3.4.3.2 双向长短时记忆循环神经网络模块对方法效果的影响	第42页
3.4.3.3 基于上下文语义嵌入模块对方法效果的影响	第42页
3.4.3.4 多层语义连接模块对方法的影响	第42-43页
3.5 本章小结	第43-44页
第四章基于嵌入非对称的知识表示推理方法	第41-54页
4.1 现有知识表示和推理方法存在的问题	第44页
4.2 基于嵌入非对称的知识表示推理方法	第44-47页
4.2.1 得分函数	第45页
4.2.2 目标函数	第45页
4.2.3 方法详细实现过程	第45-47页
4.3 不同方法间的空间时间复杂度对比	第47-48页
4.4 训练参数和实验环境	第48页
4.5 实验	第48-53页
4.5.1 数据集	第48-49页
4.5.2 实现任务和评价指标	第49-50页
4.5.3 实验结果分析	第50-53页
4.6 本章小结	第53-54页
第五章基于流形的非对称知识图谱的表示和推理方法	第54-64页
5.1 AEM方法未能解决的问题	第54页
5.2 基于流形的非对称知识图谱表示和推理方法	第51-57页
5.2.1 得分函数	第55页
5.2.2 目标函数	第55页
5.2.3 方法的详细训练过程	第55-57页
5.3 实验参数和实验环境	第57页
5.4 本文提出知识表示方法的时间空间复杂度对比分析	第57-58页
5.5 实验	第58-62页
5.5.1 数据集	第58页
5.5.2 实现任务和评价指标	第58页
5.5.3 实验结果分析	第58-62页
5.6 本章小结	第62-64页
第六章总结及展望	第64-66页
6.1 总结	第64-65页
6.2 展望	第65-66页
参考文献	第66-72页
致谢	第72-74页
研究成果及发表的学术论文	第74-76页
作者和导师简介	第76-78页
附件	第78-79页

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