| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 前言 | 第9-13页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第9页 |
| 1.2 论文的研究内容 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第13-22页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 关系抽取研究现状 | 第13-17页 |
| 2.2.1 基于特征向量的方法 | 第14-16页 |
| 2.2.2 基于核函数的方法 | 第16-17页 |
| 2.3 多标签分类研究现状 | 第17-21页 |
| 2.3.1 问题转换法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 算法改编法 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 中文文本中的空间关系抽取问题 | 第22-30页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 中文空间关系抽取 | 第22-28页 |
| 3.2.1 中文实体关系抽取 | 第22-24页 |
| 3.2.2 中文文本中的空间关系抽取 | 第24-27页 |
| 3.2.3 空问关系抽取的特殊性 | 第27-28页 |
| 3.3 空间关系抽取任务描述 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于特征向量和问题转换法的空间关系识别Baseline系统实现 | 第30-44页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 基于问题转换法的空间关系识别 | 第30-31页 |
| 4.3 分类器算法 | 第31-35页 |
| 4.3.1 KNN算法 | 第31-33页 |
| 4.3.2 支持向量机 | 第33-35页 |
| 4.4 特征向量的构造 | 第35-38页 |
| 4.4.1 空间关系词汇 | 第35-36页 |
| 4.4.2 特征模板设计 | 第36-38页 |
| 4.5 实验 | 第38-43页 |
| 4.5.1 实验数据与评价标准 | 第38-41页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于核函数和ML-KNN算法的空间关系识别 | 第44-53页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 ML-KNN算法 | 第44-46页 |
| 5.3 核函数 | 第46-51页 |
| 5.3.1 核函数 | 第46-47页 |
| 5.3.2 扩展子序列核 | 第47-48页 |
| 5.3.3 卷积树核 | 第48-50页 |
| 5.3.4 复合核 | 第50-51页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 空间关系检测与识别的集成 | 第53-58页 |
| 6.1 引言 | 第53页 |
| 6.2 空间关系检测和识别的集成 | 第53-55页 |
| 6.2.1 分步集成法 | 第53-54页 |
| 6.2.2 组合式集成法 | 第54-55页 |
| 6.3 实验 | 第55-57页 |
| 6.3.1 实验数据与评价标准 | 第55页 |
| 6.3.2 分步集成法实验结果与分析 | 第55-56页 |
| 6.3.3 组合式集成法实验结果与分析 | 第56-57页 |
| 6.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第7章 结束语 | 第58-60页 |
| 7.1 论文的主要工作 | 第58-59页 |
| 7.2 论文的进一步工作 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录A：空间关系类型词汇表 | 第65-70页 |
| 附录B：攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |