面向文本的实体关系提取方法的研究与实现

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面向文本的实体关系提取方法的研究与实现

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面向文本的实体关系提取方法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 相关研究进展	第12-13页
1.3 研究目标与创新点	第13-15页
1.3.1 研究目标	第13-14页
1.3.2 研究内容	第14-15页
1.3.3 创新点	第15页
1.4 论文结构	第15-17页
第二章相关概念和技术	第17-27页
2.1 管道型方法	第17-19页
2.1.1 命名实体识别	第17-18页
2.1.2 关系提取	第18-19页
2.2 联合型方法	第19页
2.3 关键技术	第19-25页
2.3.1 双向长短期记忆网络	第19-21页
2.3.2 注意力与transformer	第21-23页
2.3.3 词向量模型	第23-25页
2.3.4 条件随机场	第25页
2.4 本章小结	第25-27页
第三章多实体对关系提取模型	第27-43页
3.1 引言	第27-28页
3.2 数据处理	第28-30页
3.3 多实体对关系模型结构	第30-38页
3.3.1 字符向量层	第31-34页
3.3.2 命名实体识别	第34-35页
3.3.3 软标签层	第35-36页
3.3.4 多实体对关系提取层	第36-38页
3.4 实验数据及评测指标	第38-40页
3.5 实验参数设置	第40页
3.6 实验结果及对比分析	第40-42页
3.7 本章小结	第42-43页
第四章三元组隐藏关系提取	第43-53页
4.1 引言	第43-47页
4.2 基于深度学习的隐藏关系挖掘	第47-50页
4.2.1 路径选择及输入编码	第48-49页
4.2.2 双向长短期记忆网络提取路径特征	第49页
4.2.3 注意力机制组合路径	第49-50页
4.2.4 目标损失函数	第50页
4.3 实验数据及评测指标	第50-51页
4.4 实验结果及对比分析	第51-52页
4.5 本章小结	第52-53页
第五章原型系统的设计与实现	第53-65页
5.1 需求分析	第53-54页
5.2 系统设计	第54-60页
5.2.1 系统技术与视图	第54-58页
5.2.2 系统架构设计	第58-60页
5.3 数据验证与应用演示	第60-64页
5.3.1 项目创建	第60-61页
5.3.2 数据验证	第61页
5.3.3 前端展示	第61-64页
5.4 本章小结	第64-65页
第六章结束语	第65-67页
6.1 论文总结	第65-66页
6.2 下一步计划	第66-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71-73页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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