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面向文本数据的金融实体关系挖掘技术研究

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面向文本数据的金融实体关系挖掘技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 实体识别第11-12页
        1.2.2 关系抽取第12-13页
    1.3 本文的主要贡献与创新第13-14页
    1.4 本文的内容结构安排第14-16页
第二章 实体关系抽取相关方法第16-28页
    2.1 管道式实体关系抽取第16-24页
        2.1.1 实体识别方法第16-18页
        2.1.2 关系抽取方法第18-24页
    2.2 联合式实体关系抽取第24-26页
    2.3 技术总结第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于实体子序列增强与实体依赖注意力的关系抽取第28-52页
    3.1 基本思想第28-30页
    3.2 实体子序列增强策略第30-32页
    3.3 实体依赖注意力第32-33页
    3.4 基于实体子序列增强与实体依赖注意力的关系抽取模型第33-41页
        3.4.1 词嵌入层第34-35页
        3.4.2 混合编码层第35-38页
        3.4.3 特征融合层第38-40页
        3.4.4 关系分类层第40-41页
    3.5 实验结果与分析第41-51页
        3.5.1 实验环境第41页
        3.5.2 实验数据第41-44页
        3.5.3 实验方法与评估指标第44-45页
        3.5.4 实验结果与对比分析第45-51页
    3.6 本章小结第51-52页
第四章 基于损失优化与子序列表征的多头选择联合抽取第52-76页
    4.1 基本思想第52-54页
    4.2 损失优化策略第54-56页
    4.3 子序列表征第56-58页
    4.4 基于损失优化与子序列表征的多头选择联合抽取模型第58-65页
        4.4.1 词嵌入层第59-60页
        4.4.2 混合编码层第60-61页
        4.4.3 实体与关系分类层第61-64页
        4.4.4 损失优化层第64-65页
    4.5 实验结果与分析第65-75页
        4.5.1 实验环境第66页
        4.5.2 实验数据第66-68页
        4.5.3 实验方法与评估指标第68-69页
        4.5.4 实验结果与对比分析第69-75页
    4.6 本章小结第75-76页
第五章 全文总结与展望第76-78页
    5.1 本文工作总结第76-77页
    5.2 后续工作展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-85页
攻读硕士学位期间取得的成果第85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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