数据分布不均衡的关系抽取任务研究

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数据分布不均衡的关系抽取任务研究

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数据分布不均衡的关系抽取任务研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 研究背景与意义	第11-14页
1.2 本文主要研究内容	第14-17页
1.3 论文结构安排	第17-19页
第二章实体关系抽取相关技术	第19-37页
2.1 引言	第19页
2.2 文本信息抽取系统	第19-21页
2.3 关系抽取任务介绍	第21-26页
2.3.1 关系抽取任务定义	第21页
2.3.2 关系抽取任务类型	第21-22页
2.3.3 关系抽取任务评价指标	第22-23页
2.3.4 关系抽取常用数据集	第23-25页
2.3.5 关系抽取任务技术难点	第25-26页
2.4 关系抽取的关键方法	第26-32页
2.4.1 基于有监督学习的相关研究	第27-29页
2.4.2 基于弱监督学习的相关研究	第29-32页
2.4.3 基于无监督学习的相关研究	第32页
2.5 数据分布不均衡的关系抽取任务现状	第32-35页
2.5.1 数据分布不均衡问题介绍	第32-33页
2.5.2 数据分布不均衡问题研究现状	第33-35页
2.6 本章小结	第35-37页
第三章实体关系抽取模型的关系向量和损失函数优化	第37-49页
3.1 引言	第37-38页
3.2 相关工作	第38-39页
3.3 数据样本不均衡下的关系分类模型	第39-42页
3.3.1 基于卷积神经网络的关系分类模型	第39-41页
3.3.2 具有先验知识的关系向量（Reasonable Relation Vectors）	第41页
3.3.3 特定类别的铰链排序损失函数（Class-Specific Hinge Ranking Loss）	第41-42页
3.4 实验及结果分析	第42-48页
3.4.1 数据集	第42-43页
3.4.2 实验设置	第43页
3.4.3 实验结果分析	第43-46页
3.4.4 模型消融实验分析	第46-47页
3.4.5 拓展分析	第47-48页
3.5 本章小结	第48-49页
第四章基于BERT预训练模型的关系抽取	第49-61页
4.1 引言	第49-50页
4.2 自然语言预训练模型BERT	第50-52页
4.2.1 BERT模型介绍	第50-51页
4.2.2 BERT模型在关系抽取任务中的应用方式	第51-52页
4.3 基于BERT的关系抽取模型	第52-55页
4.3.1 片段向量（Piece Embedding）	第53-54页
4.3.2 分阶段的梯度更新（Two-stage Fine-tuning）	第54-55页
4.4 实验及结果分析	第55-59页
4.4.1 数据集及评估方式	第55页
4.4.2 实验设置	第55页
4.4.3 实验结果分析	第55-58页
4.4.4 模型消融实验分析	第58-59页
4.5 本章小节	第59-61页
第五章总结与展望	第61-65页
5.1 研究课题总结	第61-62页
5.2 研究展望	第62-65页
参考文献	第65-73页
致谢	第73-75页
攻读学位期间取得的学术论文目录	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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