基于词向量和深度卷积神经网络的领域实体关系抽取

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基于词向量和深度卷积神经网络的领域实体关系抽取

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基于词向量和深度卷积神经网络的领域实体关系抽取

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第一章绪论	第9-19页
· 研究背景及意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-13页
· 本文的主要研究内容	第13-14页
· 本文的主要研究思想及关键任务	第14-17页
· 本文的主要研究思想	第15页
· 关键任务	第15-17页
· 本文的组织结构	第17-19页
第二章相关理论和方法介绍	第19-27页
· 引言	第19页
· 词向量相关研究综述	第19-21页
· 半监督学习综述	第21-22页
· 深度学习研究综述	第22-25页
· 本章小结	第25-27页
第三章基于词向量的半监督领域实体层级关系抽取和组织	第27-41页
· 前言	第27-28页
· 基于词向量的半监督领域实体层级关系抽取和组织	第28-35页
· 方法框架	第28-29页
· 词向量模型训练	第29页
· 种子集的获取	第29-30页
· 抽取模式的生成	第30-32页
· 候选关系实例的获取	第32页
· 映射学习	第32-35页
· 实验设计与结果分析	第35-38页
· 实验相关参数设置	第35-36页
· 实验语料及评测指标	第36页
· 实验设计	第36页
· 实验结果与分析	第36-38页
· 本章小结	第38-41页
第四章基于深度卷积神经网络的领域实体属性关系抽取	第41-47页
· 前言	第41页
· 基于深度卷积神经网络的领域实体关系抽取	第41-44页
· 词向量表征	第42页
· 特征选择	第42-43页
· 领域实体的属性关系抽取	第43-44页
· 实验设计与结果分析	第44-46页
· 实验数据和相关参数设置	第44页
· 评价指标	第44-45页
· 实验设计与结果分析	第45-46页
· 本章小结	第46-47页
第五章基于图数据库的领域知识可视化展示	第47-51页
· 引言	第47页
· 图数据库概念	第47-48页
· 领域知识图谱绘制过程	第48-50页
· 本章小结	第50-51页
第六章总结与展望	第51-53页
· 总结	第51-52页
· 展望	第52-53页
致谢	第53-55页
参考文献	第55-61页
附录A 攻读硕士期间发表论文与申请软件著作权	第61-63页
附录B 攻读硕士期间参与项目	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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