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基于网络媒体的人物关系分析方法研究

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基于网络媒体的人物关系分析方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景和意义第13-14页
        1.1.1 研究背景第13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.3 论文的主要工作与贡献第17-18页
    1.4 论文章节安排第18-20页
第二章 相关理论基础和技术第20-32页
    2.1 关系抽取相关概念第20-21页
    2.2 本文运用的基本理论第21-28页
        2.2.1 词的向量表示第21-23页
        2.2.2 远程监督方法第23页
        2.2.3 卷积神经网络第23-26页
        2.2.4 注意力机制第26-28页
    2.3 本文使用的相关工具第28-30页
    2.4 本文的实验数据来源第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 基于改进远程监督的数据集增广和去噪方法研究第32-56页
    3.1 研究背景第32-33页
    3.2 远程监督数据集增广和去噪模型第33-34页
    3.3 基于Web表格数据集增广方法第34-38页
        3.3.1 表格理解方法第35-36页
        3.3.2 基于Web表格数据集增广流程第36-38页
    3.4 基于关系语义的数据集去噪方法第38-45页
        3.4.1 关系模板集抽取第39-42页
        3.4.2 构建关系别名集第42-43页
        3.4.3 语义Jaccard方法第43-45页
    3.5 实验结果及分析第45-55页
        3.5.1 实验数据和评估指标第45-46页
        3.5.2 实验参数设置第46-47页
        3.5.3 理论分析第47-49页
        3.5.4 对比实验第49-55页
    3.6 本章小结第55-56页
第四章 基于多层级注意力机制的远程监督关系抽取方法研究第56-78页
    4.1 研究背景第56-59页
    4.2 基于多层级注意力机制的远程监督关系抽取框架第59-67页
        4.2.1 远程监督层第60-61页
        4.2.2 子树解析层第61-62页
        4.2.3 实例编码层第62-64页
        4.2.4 多层级注意力层第64-67页
        4.2.5 训练目标与优化第67页
    4.3 实验结果及分析第67-76页
        4.3.1 实验数据和评估指标第67页
        4.3.2 实验参数设置第67-68页
        4.3.3 理论分析第68-69页
        4.3.4 对比实验第69-76页
    4.4 本章小结第76-78页
第五章 总结和展望第78-80页
    5.1 工作总结第78-79页
    5.2 工作展望第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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