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融入背景知识的篇章语义分析方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-34页
    1.1 课题背景及意义第14-16页
        1.1.1 课题背景第14-15页
        1.1.2 课题目的和意义第15-16页
    1.2 研究现状及分析第16-32页
        1.2.1 以篇章结构为核心的篇章语义分析研究第16-23页
        1.2.2 以词汇语义为核心的篇章语义分析研究第23-26页
        1.2.3 以背景知识为核心的篇章语义分析研究第26-30页
        1.2.4 存在挑战第30-32页
    1.3 本文的研究内容及章节安排第32-34页
第2章 基于搜索引擎的篇章背景知识联想研究第34-53页
    2.1 引言第34-36页
    2.2 背景知识获取研究第36-38页
    2.3 基于三元组关联网络的文档表示研究第38页
    2.4 基于权重传播的篇章背景知识排序模型第38-43页
        2.4.1 原文信息初始权重计算第40页
        2.4.2 结点间权重传播概率计算第40-42页
        2.4.3 基于权重传播的迭代模型第42-43页
    2.5 实验结果与分析第43-52页
        2.5.1 数据准备第43-44页
        2.5.2 对比系统第44-45页
        2.5.3 实验设置第45-46页
        2.5.4 实验结果第46-51页
        2.5.5 分析与讨论第51-52页
    2.6 本章小结第52-53页
第3章 基于分布式语义的篇章背景知识联想研究第53-69页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 三元组分布式语义表示研究第54-58页
    3.3 改进的篇章背景知识联想模型第58-60页
        3.3.1 原文信息结点权重重置第58-59页
        3.3.2 三元组关联网络结构调整第59页
        3.3.3 结点间传播概率重定义第59-60页
    3.4 融入背景知识的文本分类研究第60-61页
    3.5 实验结果与分析第61-67页
        3.5.1 基于排序的评价第61-65页
        3.5.2 基于任务的评价第65-67页
    3.6 本章小结第67-69页
第4章 融入背景知识的中文篇章语义关系研究第69-91页
    4.1 引言第69-71页
    4.2 中文篇章语义关系分析任务框架研究第71-77页
        4.2.1 篇章语义关系分析任务述第71-73页
        4.2.2 中文篇章语义关系框架定义第73-77页
    4.3 中文篇章语义关系资源研究第77-81页
        4.3.1 中文篇章语义关系语料构建第77-79页
        4.3.2 中文篇章语义关系语料分析第79-81页
    4.4 融入背景知识的篇章语义关系识别研究第81-90页
        4.4.1 显式篇章语义关系识别第82-83页
        4.4.2 隐式篇章语义关系识别第83-87页
        4.4.3 融入篇章语义关系的倾向性分析研究第87-90页
    4.5 本章小结第90-91页
第5章 融入背景知识的篇章语义连贯性分析研究第91-105页
    5.1 引言第91-93页
    5.2 背景知识获取研究第93-94页
    5.3 融入背景知识的无指导语义连贯性分析研究第94-99页
        5.3.1 融入背景知识的实体图构建研究第95-97页
        5.3.2 融入背景知识的句子图构建研究第97页
        5.3.3 可达性分值计算第97-99页
    5.4 融入背景知识的有指导语义连贯性分析研究第99-100页
    5.5 实验结果与分析第100-104页
        5.5.1 句子排序实验第100-101页
        5.5.2 文摘连贯性评估实验第101页
        5.5.3 实验结果第101-103页
        5.5.4 分析与讨论第103-104页
    5.6 本章小结第104-105页
结论第105-107页
参考文献第107-120页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第120-122页
致谢第122-125页
个人简历第125页

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