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基于远程监督的军事实体关系抽取应用研究

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基于远程监督的军事实体关系抽取应用研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题的研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 传统机器学习的关系抽取方法第12-13页
        1.2.2 基于深度学习的关系抽取方法第13页
        1.2.3 基于远程监督的关系抽取方法第13-14页
    1.3 本文的主要工作第14-15页
    1.4 论文结构安排第15-17页
第二章 相关理论技术概述第17-32页
    2.1 知识库第17-19页
    2.2 词向量相关技术第19-24页
        2.2.1 Word2Vec第20-22页
        2.2.2 FastText第22-24页
    2.3 LTP工具第24-26页
    2.4 卷积神经网络第26-27页
    2.5 循环神经网络第27-29页
    2.6 注意力机制第29-31页
    2.7 本章小结第31-32页
第三章 军事实体关系专业知识库第32-44页
    3.1 关系定义第32-33页
    3.2 数据集介绍和划分清洗第33-36页
        3.2.1 数据集分类划分第33-35页
        3.2.2 数据清洗第35-36页
    3.3 军事实体关系信息切分第36-40页
        3.3.1 数据集实体关系信息优化第37-38页
        3.3.2 基于规则的实体关系选取第38-40页
    3.4 军事知识库构建第40-43页
        3.4.1 三元组组合第40-41页
        3.4.2 实体关系知识扩展第41-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 基于远程监督的军事实体关系抽取第44-62页
    4.1 网站军事语料预处理第44-48页
        4.1.1 数据清洗第45-46页
        4.1.2 词性标注与句子划分第46页
        4.1.3 实体抽取组合第46-48页
    4.2 启发式实体关系对齐第48-49页
    4.3 句子词向量提取第49-51页
    4.4 基于PDCNN的多注意力机制关系抽取模型第51-54页
    4.5 新知识发现第54-57页
        4.5.1 相似实体命名第55-56页
        4.5.2 相似实体关系匹配第56-57页
        4.5.3 模型预测和知识筛选第57页
    4.6 实验结果分析及对比第57-61页
        4.6.1 实验环境第58-59页
        4.6.2 对比实验分析第59-61页
    4.7 本章小结第61-62页
第五章 基于web的军事实体关系抽取系统第62-70页
    5.1 军事实体关系抽取系统总体设计第62-63页
    5.2 系统开发环境第63-64页
    5.3 功能模块实现第64-67页
        5.3.1 数据交互层第64-65页
        5.3.2 模型计算层第65-66页
        5.3.3 数据存储层第66-67页
    5.4 功能演示第67-69页
    5.5 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-73页
    6.1 工作总结第70-71页
    6.2 未来工作展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-77页

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