基于对抗网络的跨领域关系抽取研究与实现

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基于对抗网络的跨领域关系抽取研究与实现

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基于对抗网络的跨领域关系抽取研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-21页
1.1 研究背景及意义	第11-13页
1.1.1 研究背景	第11-12页
1.1.2 研究目的及意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-17页
1.2.1 关系抽取	第13-15页
1.2.2 观点挖掘	第15-17页
1.3 研究内容及路线	第17-19页
1.3.1 研究内容	第17-18页
1.3.2 研究路线	第18-19页
1.4 论文组织结构	第19-20页
1.5 本章总结	第20-21页
第二章相关技术	第21-29页
2.1 双向传播算法	第21-23页
2.2 迁移学习	第23-26页
2.2.1 数据分布自适应	第24-25页
2.2.2 特征选择	第25-26页
2.2.3 子空间学习	第26页
2.3 对抗神经网络	第26-27页
2.3.1 基本结构	第26-27页
2.3.2 模型训练	第27页
2.4 图模型	第27-28页
2.5 本章总结	第28-29页
第三章基于弱监督的对抗网络跨领域关系抽取	第29-42页
3.1 设计思想	第29-30页
3.2 基本概念和假设	第30-31页
3.2.1 基本概念	第30页
3.2.2 基本假设	第30-31页
3.3 预测框架	第31-37页
3.3.1 图模型构建	第31-33页
3.3.2 预测模型	第33-37页
3.4 模型性能评估	第37-41页
3.4.1 实验数据及评价方法	第37-38页
3.4.2 对比方法及实验效果	第38-41页
3.5 模型分析	第41页
3.6 本章总结	第41-42页
第四章基于样本迁移的对抗网络跨领域关系抽取	第42-50页
4.1 设计思想	第42-43页
4.2 算法描述	第43-45页
4.2.1 基本理论	第43页
4.2.2 样本迁移方法分析	第43-44页
4.2.3 基于非权重调整的样本迁移方法	第44-45页
4.4 模型评估	第45-49页
4.4.1 对比方法简述	第45-46页
4.4.2 评价指标及实验效果	第46-49页
4.5 本章总结	第49-50页
第五章基于对抗网络的跨领域关系抽取系统设计与实现	第50-60页
5.1 系统概述	第50-52页
5.1.1 数据层	第51页
5.1.2 业务层	第51页
5.1.3 应用层	第51-52页
5.2 系统设计	第52-55页
5.2.1 词对提取模块设计	第52-53页
5.2.2 提及生成模块设计	第53-54页
5.2.3 弱监督下关系抽取模块设计	第54-55页
5.2.4 样本迁移下关系抽取模块设计	第55页
5.3 系统实现	第55-59页
5.3.1 词对提取模块实现	第56-57页
5.3.2 提及生成模块实现	第57-58页
5.3.3 弱监督下的关系抽取模块实现	第58页
5.3.4 样本迁移下的关系抽取模块实现	第58-59页
5.4 本章总结	第59-60页
第六章总结与展望	第60-62页
6.1 本文总结	第60页
6.2 后续研究展望	第60-62页
参考文献	第62-68页
致谢	第68-69页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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