面向突发事件领域的事理图谱平台的设计与实现

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面向突发事件领域的事理图谱平台的设计与实现

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面向突发事件领域的事理图谱平台的设计与实现

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-8页
第一章绪论	第12-16页
1.1 选题背景及研究意义	第12页
1.2 研究现状	第12-14页
1.2.1 事件抽取研究现状	第12-13页
1.2.2 事件融合研究现状	第13-14页
1.2.3 事理图谱构建现状	第14页
1.3 本文的研究内容	第14-15页
1.4 本文的组织架构	第15-16页
第二章相关理论与技术基础	第16-26页
2.1 事理图谱的定义	第16页
2.2 事理图谱和知识图谱的关系	第16-17页
2.3 事理图谱构建相关理论与技术	第17-21页
2.3.1 事件表示	第17-19页
2.3.2 事件抽取	第19-20页
2.3.3 事件融合	第20-21页
2.4 自然语言处理相关理论与技术	第21-22页
2.4.1 中文分词	第21页
2.4.2 预训练模型	第21-22页
2.5 机器学习相关理论与技术	第22-26页
2.5.1 条件随机场	第22-23页
2.5.2 循环神经网络	第23-26页
第三章突发事件领域的事件抽取	第26-48页
3.1 突发事件的事件分类和事件表示	第26-29页
3.1.1 突发事件的事件定义和分类	第26-27页
3.1.2 突发事件的事件表示	第27-29页
3.2 CEC语料介绍	第29-30页
3.3 任务定义	第30-32页
3.4 基于序列标注的实体和突发事件触发词联合识别方法	第32-38页
3.4.1 BERT模型	第34-35页
3.4.2 双向长短时记忆网络	第35页
3.4.3 模型分析	第35-37页
3.4.4 实验设置与结果分析	第37-38页
3.5 突发事件的事件元素抽取	第38-42页
3.5.1 基于依存句法分析的突发事件元素抽取方法	第39-40页
3.5.2 融合实体和触发词信息的突发事件元素抽取方法	第40-42页
3.6 基于模式匹配和神经网络的突发事件间的因果关系抽取	第42-47页
3.6.1 突发事件间的因果关系抽取流程	第43-44页
3.6.2 候选事件对的抽取	第44页
3.6.3 模式匹配	第44-45页
3.6.4 模型分析	第45-46页
3.6.5 约束条件	第46页
3.6.6 实验设置与结果分析	第46-47页
3.7 本章小结	第47-48页
第四章突发事件领域的事件融合	第48-56页
4.1 研究内容	第48-49页
4.2 融合流程	第49页
4.3 候选事件对构建	第49-50页
4.4 事件元素规范化	第50-51页
4.5 事件综合相似度的计算	第51-53页
4.5.1 事件描述句的相似度	第51-52页
4.5.2 事件元素相似度	第52页
4.5.3 事件描述句实体共现	第52-53页
4.6 融合冲突的解决方法	第53页
4.7 实验及结果分析	第53-55页
4.7.1 数据集及评价指标	第53-54页
4.7.2 结果分析	第54-55页
4.8 本章小结	第55-56页
第五章平台设计与实现	第56-75页
5.1 设计目标与运行流程	第56页
5.2 平台的总体框架	第56-58页
5.3 数据采集平台	第58-61页
5.3.1 内容预设模块	第59页
5.3.2 网页采集模块	第59-60页
5.3.3 信息抽取模块	第60-61页
5.3.4 数据存储模块	第61页
5.4 数据标注平台	第61-63页
5.4.1 数据管理模块	第62-63页
5.4.2 数据标签管理模块	第63页
5.4.3 数据标注管理模块	第63页
5.5 图谱构建平台	第63-69页
5.5.1 突发事件抽取模块	第63-65页
5.5.2 突发事件融合模块	第65-66页
5.5.3 图谱构建模块	第66-69页
5.6 测试与分析	第69-74页
5.6.1 数据采集平台	第69-70页
5.6.2 数据标注平台	第70-73页
5.6.3 图谱构建平台	第73-74页
5.7 本章小结	第74-75页
第六章总结与展望	第71-77页
6.1 本文的主要贡献	第75页
6.2 对未来工作的展望	第71-77页
致谢	第77-78页
参考文献	第78-82页
攻读硕士期间取得的研究成果	第82页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。

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