基于双向Transformer编码器及分段卷积的关系抽取研究

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基于双向Transformer编码器及分段卷积的关系抽取研究

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基于双向Transformer编码器及分段卷积的关系抽取研究

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	第11页
1.2 研究目的和意义	第11-12页
1.3 关系抽取相关研究综述	第12-15页
1.3.1 关系抽取概述	第12页
1.3.2 关系抽取任务面临的挑战	第12-13页
1.3.3 关系抽取任务的数据集	第13-14页
1.3.4 关系抽取的评价指标	第14-15页
1.4 关系抽取的研究现状	第15-19页
1.4.1 基于有监督的关系抽取	第15-19页
1.4.2 基于远程监督的关系抽取	第19页
1.5 论文主要研究内容	第19-20页
1.6 论文结构安排	第20-21页
第二章 Transformer编码器模型	第21-31页
2.1 自注意力机制	第21-23页
2.1.1 注意力机制的研究进展	第21-22页
2.1.2 自注意力机制的定义	第22-23页
2.2 Transformer模型	第23-27页
2.2.1 Self-Attention	第24-25页
2.2.2 Mult-Head Attention	第25-26页
2.2.3 Position Embedding	第26页
2.2.4 复杂度分析	第26-27页
2.3 Bert模型	第27-29页
2.3.1 输入表征	第28页
2.3.2 微调过程	第28-29页
2.4 本章小结	第29-31页
第三章基于双向Transformer编码器及分段卷积的关系抽取算法	第31-40页
3.1 基于双向Transformer的上下文编码器	第32-33页
3.1.1 模型输入表征	第32页
3.1.2 聚合序列表示	第32-33页
3.1.3 实体对向量表示	第33页
3.2 分段卷积池化	第33-35页
3.2.1 句子中丰富的语义信息	第33-34页
3.2.2 语义信息提取--分段卷积池化	第34-35页
3.3 目标函数	第35-36页
3.4 关系抽取实验设计与结果分析	第36-39页
3.4.1 实验设置说明	第36-37页
3.4.2 对照组实验说明	第37页
3.4.3 分段卷积池化优化实验	第37-38页
3.4.4 实验结果与分析	第38-39页
3.5 本章小结	第39-40页
第四章基于不平衡学习的关系抽取算法	第40-57页
4.1 不平衡学习描述与定义	第40-42页
4.1.1 不平衡学习定义	第40-41页
4.1.2 不平衡学习衡量指标	第41-42页
4.2 影响不平衡学习因素	第42-44页
4.3 基于焦点损失函数的关系抽取算法	第44-45页
4.4 基于数据增强的关系抽取算法	第45-47页
4.5 实验设计与结果分析	第47-55页
4.5.1 对照组实验说明	第47页
4.5.2 焦点损失函数优化实验	第47-48页
4.5.3 数据增强优化实验	第48页
4.5.4 焦点损失函数实验结果与分析	第48-51页
4.5.5 数据增强实验结果与分析	第51-53页
4.5.6 不同数据集对照实验结果与分析	第53-55页
4.6 本文模型对比结果	第55-56页
4.7 本章小结	第56-57页
第五章总结与展望	第57-59页
5.1 本文总结	第57-58页
5.2 工作展望	第58-59页
参考文献	第59-64页
致谢	第64-65页
攻读学位期间取得的研究成果	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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