参数共享模式下的实体和关系联合抽取研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 相关研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究重点及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 实体和关系联合抽取 | 第16-28页 |
| 2.1 命名实体识别和关系抽取 | 第16-17页 |
| 2.1.1 命名实体的含义 | 第16页 |
| 2.1.2 命名实体识别的含义及其评价指标 | 第16-17页 |
| 2.1.3 关系抽取的含义及其评价指标 | 第17页 |
| 2.2 联合学习方法 | 第17-18页 |
| 2.3 课题中的关键技术 | 第18-26页 |
| 2.3.1 词向量模型 | 第18-20页 |
| 2.3.2 神经网络语言模型 | 第20-22页 |
| 2.3.3 循环神经网络 | 第22-24页 |
| 2.3.4 外部记忆 | 第24-25页 |
| 2.3.5 编码解码模型 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于动态记忆单元的实体和关系联合抽取 | 第28-42页 |
| 3.1 问题定义 | 第28-29页 |
| 3.2 实体标签的设计 | 第29页 |
| 3.3 模型结构 | 第29-35页 |
| 3.3.1 输入层的构建 | 第30-31页 |
| 3.3.2 双向长短期记忆网络编码器 | 第31-32页 |
| 3.3.3 基于动态记忆单元的关系检测模块 | 第32-34页 |
| 3.3.4 命名实体识别模块 | 第34-35页 |
| 3.4 相关试验和结果 | 第35-40页 |
| 3.4.1 实体和关系联合抽取 | 第36-39页 |
| 3.4.2 中文文本多分类 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 面向笔录和判决文书的自动化解析系统 | 第42-58页 |
| 4.1 系统定义 | 第42-43页 |
| 4.2 数据及与处理 | 第43-45页 |
| 4.2.1 数据标注 | 第44-45页 |
| 4.2.2 数据标注平台 | 第45页 |
| 4.3 模型结构设计 | 第45-51页 |
| 4.3.1 双向长短期记忆网络编码器 | 第45-46页 |
| 4.3.2 基于空洞卷积的编码器 | 第46-47页 |
| 4.3.3 基于条件随机场的解码器 | 第47-48页 |
| 4.3.4 基于注意力机制的解码器 | 第48-50页 |
| 4.3.5 基于维特比算法的序列预测 | 第50-51页 |
| 4.4 试验 | 第51-54页 |
| 4.4.1 试验数据和模型说明 | 第51-52页 |
| 4.4.2 试验超参数设置 | 第52页 |
| 4.4.3 试验结果及分析 | 第52-54页 |
| 4.5 系统可视化展示 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |
