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基于深度学习的生物医学事件抽取研究

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基于深度学习的生物医学事件抽取研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-14页
  · 研究背景第9-10页
  · 研究现状第10-12页
    · 深度学习在自然语言处理中的研究现状第10-11页
    · 生物医学事件抽取研究现状第11-12页
  · 本文工作第12-13页
  · 本文结构第13-14页
2 相关背景知识与技术第14-24页
  · 生物医学事件表示与抽取流程第14-15页
    · 生物医学事件表示第14页
    · 生物医学事件抽取流程第14-15页
  · 依存句法分析技术与工具第15-16页
  · 文本分布式表示技术第16-18页
    · 主题模型第17页
    · 单词的分布式表示第17-18页
  · 深度学习技术第18-21页
    · 前馈神经网络模型第18-19页
    · 卷积神经网络模型第19-21页
  · 数据与结果评价方法第21-24页
    · 实验数据第21-22页
    · 结果评价方法第22-24页
3 生物医学事件触发词识别第24-36页
  · 引言第24-25页
  · 数据预处理第25-27页
  · 候选触发词词典构建第27页
  · 基于依存句法分析树的词向量构建第27-28页
  · 基于句法词向量与深度学习的触发词识别方法第28-32页
    · 分布式语义表示构建第29-31页
    · 深度学习模型训练与参数调优第31-32页
  · 实验结果分析与讨论第32-35页
    · 实验总体结果比较第32-33页
    · 句法词向量的作用分析第33-34页
    · 不同特征作用分析第34-35页
  · 本章小结第35-36页
4 生物医学事件元素检测与事件生成第36-47页
  · 引言第36-37页
  · 事件候选元素对构建第37-38页
  · 基于卷积神经网络的事件元素检测第38-42页
    · 分布式语义表示构建第39-41页
    · 卷积神经网络模型训练与参数调优第41-42页
  · 事件规则后处理与事件生成第42-43页
  · 实验结果分析与讨论第43-46页
    · 实验总体结果比较第43-44页
    · 不同特征作用分析第44-45页
    · 方法泛化性能分析第45-46页
  · 本章小结第46-47页
结论第47-49页
参考文献第49-53页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第53-54页
致谢第54-55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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