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融合PAM主题模型的领域历史沿革信息抽取方法

中文摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 引言第9-15页
    1.1 研究背景第9-10页
        1.1.1 问题来源第9-10页
    1.2 意义与应用第10-11页
    1.3 国内外相关研究第11-13页
        1.3.1 实体抽取第11-12页
        1.3.2 实体关系抽取第12-13页
    1.4 研究内容及工作第13页
    1.5 论文结构第13-15页
第2章 历史沿革信息抽取相关介绍第15-17页
    2.1 历史沿革信息的表达第15页
    2.2 基于网络百科的历史沿革信息抽取策略第15-17页
第3章 基于混合卷积树核与改进TextRank的历史沿革信息抽取第17-22页
    3.1 混合卷积树核的计算第17-18页
    3.2 基于混合卷积树核的实体-动词关系抽取第18-20页
    3.3 改进TextTank算法抽取关键实体第20-22页
第4章 融合PAM和主题偏好TextRank的历史沿革信息抽取第22-29页
    4.1 PAM概率模型介绍第22-25页
    4.2 基于PAM构建历史沿革主题信息第25-27页
        4.2.1 历史沿革主题特征第25-26页
        4.2.2 加入历史沿革主题特征的Gibbs采样第26-27页
    4.3 主题偏好TextRank第27-29页
第5章 实验结果与分析第29-38页
    5.1 混合卷积树核抽取方法实验及结果分析第29-32页
    5.2 基于PAM的实验过程及结果分析第32-36页
    5.3 两种方法的对比分析第36-38页
第6章 总结与展望第38-40页
    6.1 全文总结第38-39页
    6.2 工作展望第39-40页
参考文献第40-42页
致谢第42-43页
攻读学位期间发表的科研论文及学术成果第43页

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