中文企业知识图谱构建与分析
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景 | 第13-15页 |
| ·本文工作与主要贡献 | 第15-17页 |
| ·组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 研究现状 | 第18-24页 |
| ·实体获取 | 第18-20页 |
| ·关系抽取 | 第20-23页 |
| ·基于规则的方法 | 第20-21页 |
| ·基于有监督的统计学习方法 | 第21页 |
| ·基于半监督的统计学习方法 | 第21-22页 |
| ·开放关系抽取 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 企业知识图谱的构建 | 第24-44页 |
| ·企业知识图谱构建框架 | 第24-25页 |
| ·命名实体识别 | 第25-28页 |
| ·实体关系抽取 | 第28-43页 |
| ·任务描述 | 第28-31页 |
| ·最大熵模型 | 第31-33页 |
| ·特征选择 | 第33-38页 |
| ·实验设置 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 企业事件抽取与摘要生成 | 第44-64页 |
| ·事件抽取算法 | 第44-52页 |
| ·任务描述 | 第44-45页 |
| ·系统框架 | 第45-46页 |
| ·文本检索 | 第46-47页 |
| ·文本主题挖掘 | 第47-48页 |
| ·文档距离定义 | 第48-49页 |
| ·事件抽取 | 第49-52页 |
| ·摘要抽取算法 | 第52-63页 |
| ·任务描述 | 第52-54页 |
| ·关键词集合生成 | 第54-56页 |
| ·事件摘要生成 | 第56-57页 |
| ·实验分析 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 知识图谱的统计特征与分析 | 第64-78页 |
| ·图结构分析的相关工作 | 第64-65页 |
| ·统计特征 | 第65-67页 |
| ·数据集 | 第67-68页 |
| ·统计特征分析 | 第68-77页 |
| ·单值统计特征分析 | 第68-72页 |
| ·分布统计特征分析 | 第72-75页 |
| ·语义关系关联度分析 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和科研情况 | 第94页 |
