一种基于远程监督的中文实体关系抽取方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 课题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.2 关系抽取的历史研究进展 | 第13页 |
| 1.2 本课题的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 本文组织结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 传统关系抽取方法概述 | 第16-26页 |
| 2.1 基于模式匹配的关系抽取 | 第16-17页 |
| 2.1.1 模式匹配算法原理 | 第16页 |
| 2.1.2 模式匹配方法的发展 | 第16-17页 |
| 2.2 基于机器学习的关系抽取 | 第17-20页 |
| 2.2.1 机器学习方法引入 | 第17页 |
| 2.2.2 基于机器学习的关系抽取方法分类 | 第17-20页 |
| 2.2.2.1 基于有监督机器学习的关系抽取 | 第17-18页 |
| 2.2.2.2 基于半监督机器学习的关系抽取 | 第18-19页 |
| 2.2.2.3 基于无监督机器学习的关系抽取 | 第19-20页 |
| 2.2.2.4 基于混合方法的关系抽取 | 第20页 |
| 2.3 开放式关系抽取研究 | 第20-21页 |
| 2.4 传统关系抽取方法的主要问题 | 第21-22页 |
| 2.4.1 缺少有效训练语料 | 第21页 |
| 2.4.2 特征的质量不一 | 第21-22页 |
| 2.5 基于远程监督的关系抽取 | 第22-23页 |
| 2.5.1 远程监督方法简介 | 第22-23页 |
| 2.5.2 存在的不足 | 第23页 |
| 2.5.3 当前解决方法 | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-26页 |
| 第3章 一种基于远程监督的中文实体关系抽取方法 | 第26-30页 |
| 3.1 基于远程监督的关系抽取流程 | 第26-27页 |
| 3.2 现存问题解决方案 | 第27-28页 |
| 3.2.1 远程监督去噪算法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 特征筛选算法 | 第28页 |
| 3.2.3 关系抽取算法 | 第28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 远程监督算法中的去噪研究 | 第30-44页 |
| 4.1 词汇语义相似度算法 | 第30-35页 |
| 4.1.1 词汇语义相似度算法简介 | 第30页 |
| 4.1.2 基于知网的相似度方法的改进 | 第30-33页 |
| 4.1.2.1 知网简介 | 第30页 |
| 4.1.2.2 传统基于知网的相似度算法 | 第30-31页 |
| 4.1.2.3 改进的基于知网的相似度算法 | 第31-33页 |
| 4.1.3 基于搜索引擎的相似度算法的改进 | 第33-34页 |
| 4.1.3.1 PMI算法 | 第33-34页 |
| 4.1.3.2 CODC算法 | 第34页 |
| 4.1.4 WSHSE算法 | 第34-35页 |
| 4.2 使用WSHSE算法进行远程监督去噪 | 第35-39页 |
| 4.2.1 语料预处理算法 | 第36-39页 |
| 4.2.1.1 分词与词性标注 | 第36-37页 |
| 4.2.1.2 依存句法分析 | 第37-38页 |
| 4.2.1.3 指代消解 | 第38-39页 |
| 4.2.2 训练数据标注与去噪流程 | 第39页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第39页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第39-40页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 特征筛选及分类器构建 | 第44-56页 |
| 5.1 概述 | 第44页 |
| 5.2 初始特征筛选 | 第44-49页 |
| 5.2.1 初始特征空间 | 第44-45页 |
| 5.2.2 特征筛选算法 | 第45-49页 |
| 5.2.2.1 决策树算法 | 第45-47页 |
| 5.2.2.2 随机森林算法 | 第47-49页 |
| 5.3 强化学习算法 | 第49-51页 |
| 5.3.1 提升方法 | 第49页 |
| 5.3.2 AdaBoost关系抽取算法 | 第49-51页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第51页 |
| 5.4.2 实验设置 | 第51-52页 |
| 5.4.3 实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
