事件类型识别问题研究
| 目录 | 第4-6页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 事件类型识别面临的问题 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文贡献 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 事件类型识别研究现状 | 第16-22页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 事件类型识别发展过程 | 第16-17页 |
| 2.3 事件类型识别研究现状 | 第17-21页 |
| 2.3.1 基于领域事件词聚类的典型事件类型识别 | 第18页 |
| 2.3.2 基于模式匹配的识别方法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于扩展触发词表的事件类别识别 | 第19-20页 |
| 2.3.4 基于机器学习的事件类别识别 | 第20-21页 |
| 2.4 事件类型识别的未来发展趋势 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于分割技术的文本块划分 | 第22-37页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 问题定义 | 第23-24页 |
| 3.3 文本块划分方法 | 第24-34页 |
| 3.3.1 文本块划分框架 | 第28页 |
| 3.3.2 语段结构分析 | 第28-29页 |
| 3.3.3 语句间相似度计算 | 第29-30页 |
| 3.3.4 特征有效度分析 | 第30-33页 |
| 3.3.5 语句间相关性计算及文本块划分 | 第33-34页 |
| 3.4 实验评估 | 第34-36页 |
| 3.4.1 数据集 | 第34页 |
| 3.4.2 评估标准 | 第34页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 事件类型识别中的语句过滤问题 | 第37-49页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 相关定义 | 第37-38页 |
| 4.3 框架概述 | 第38-39页 |
| 4.4 文本中语句过滤方法 | 第39-47页 |
| 4.4.1 非事件语句过滤 | 第40-41页 |
| 4.4.2 虚假事件语句过滤 | 第41-47页 |
| 4.5 实验 | 第47-48页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第47页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第55页 |
