基于非结构化数据的软件编程领域知识图谱的研究与实现

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基于非结构化数据的软件编程领域知识图谱的研究与实现

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基于非结构化数据的软件编程领域知识图谱的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章引言	第10-17页
1.1 选题背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.2.1 命名实体识别	第12页
1.2.2 关系抽取	第12-13页
1.2.3 领域知识图谱研究现状	第13页
1.3 本文工作与创新点	第13-15页
1.3.1 工作内容概述	第13-14页
1.3.2 创新点概述	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-17页
第二章相关技术介绍	第17-24页
2.1 命名实体识别	第17-20页
2.2 关系抽取	第20-22页
2.3 相关开发工具	第22-23页
2.4 本章小结	第23-24页
第三章融合自注意力机制的命名实体识别模型	第24-38页
3.1 语料库构建	第24-28页
3.1.1 数据采集	第24-26页
3.1.2 数据处理	第26-28页
3.2 命名实体识别模型	第28-34页
3.2.1 Embedding层	第29-30页
3.2.2 BiLSTM层	第30-32页
3.2.3 Attention层	第32-33页
3.2.4 CRF层	第33-34页
3.2.5 模型训练	第34页
3.3 实验与分析	第34-37页
3.3.1 实体识别算法性能比较	第35-36页
3.3.2 词嵌入向量维度的影响	第36-37页
3.4 本章小结	第37-38页
第四章基于依存句法分析与多粒度特征集的关系抽取算法	第38-50页
4.1 基于依存句法分析的关系抽取	第38-41页
4.1.1 依存句法分析	第39页
4.1.2 关系动词识别	第39页
4.1.3 抽取规则设计	第39-40页
4.1.4 关系抽取实现	第40-41页
4.2 基于多粒度特征集的关系过滤	第41-45页
4.2.1 多粒度特征集的构造	第41-43页
4.2.2 BP神经网络	第43-45页
4.3 实验与分析	第45-48页
4.3.1 基于多粒度特征集的关系过滤效果	第45-46页
4.3.2 与传统机器学习方法比较	第46-47页
4.3.3 与深度学习文本分类方法比较	第47-48页
4.4 本章小结	第48-50页
第五章 SCRATCH知识查询管理系统的设计与实现	第50-62页
5.1 SCRATCH知识图谱	第50-51页
5.2 系统设计	第51-54页
5.2.1 功能设计	第51-53页
5.2.2 整体架构设计	第53-54页
5.3 系统实现	第54-61页
5.3.1 服务框架选型	第54页
5.3.2 用户权限模块的实现	第54-57页
5.3.3 查询展示模块的实现	第57-58页
5.3.4 知识更新模块的实现	第58-61页
5.4 本章小结	第61-62页
第六章总结与展望	第62-64页
6.1 总结	第62-63页
6.2 不足和展望	第63-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68-69页
攻读学位期间发表的学术论文	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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