面向交互式动画创作的儿童故事情节抽取
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 问题提出 | 第12-14页 |
| 1.2 自然语言理解技术在动画领域的应用现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 故事理解 | 第14-16页 |
| 1.2.2 动画情节自动抽取 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于文本的场景自动创建 | 第17页 |
| 1.3 本文研究的意义及内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 故事情节抽取系统 | 第20-25页 |
| 2.1 故事情节抽取任务 | 第20-21页 |
| 2.2 信息抽取概述 | 第21-22页 |
| 2.3 分词与词性标注 | 第22-23页 |
| 2.4 故事情节抽取系统框架 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 未登录词识别 | 第25-40页 |
| 3.1 儿童故事中的未登录词分析 | 第25-28页 |
| 3.1.1 切词结果分析 | 第26-27页 |
| 3.1.2 故事文本中的未登录词特征分析 | 第27-28页 |
| 3.2 未登录词抽取方法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 规则方法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 基于统计的方法 | 第30-32页 |
| 3.3 面向故事文本的未登录词识别 | 第32-37页 |
| 3.3.1 极大高频字串抽取 | 第33-36页 |
| 3.3.2 基于互信息的垃圾串过滤 | 第36页 |
| 3.3.3 基于规则的未登录词筛选 | 第36-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 3.4.1 未登录词抽取结果 | 第37-38页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 剧本元素及其抽取方法 | 第40-52页 |
| 4.1 剧本元素分析 | 第40-42页 |
| 4.1.1 故事角色 | 第40-41页 |
| 4.1.2 道具名 | 第41页 |
| 4.1.3 时空词 | 第41-42页 |
| 4.2 剧本元素抽取方法 | 第42-45页 |
| 4.2.1 分类技术 | 第42-45页 |
| 4.2.2 评估方法 | 第45页 |
| 4.3 剧本元素抽取流程 | 第45-50页 |
| 4.3.1 基于词频的候选词选取 | 第46-47页 |
| 4.3.2 候选项筛选 | 第47-49页 |
| 4.3.3 时空词抽取 | 第49页 |
| 4.3.4 指代消解 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结构化剧本模型 | 第52-57页 |
| 5.1 问题提出 | 第52-53页 |
| 5.2 模型定义 | 第53-54页 |
| 5.2.1 叙述模型 | 第53-54页 |
| 5.2.2 剧本模型 | 第54页 |
| 5.3 结构化剧本样例 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 全文总结 | 第57-58页 |
| 6.1 回顾与总结 | 第57页 |
| 6.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读硕士期间已发表或录用的论文 | 第64-67页 |
| 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书 | 第67页 |
