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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,
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。
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