| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关概念和任务描述 | 第17-25页 |
| 2.1 汉语框架语义网与篇章基本构成单元 | 第17-20页 |
| 2.1.1 框架语义学 | 第17页 |
| 2.1.2 汉语框架语义网 | 第17-20页 |
| 2.2 LSTM模型原理介绍 | 第20-23页 |
| 2.2.1 循环神经网络 | 第20-21页 |
| 2.2.2 长短时记忆单元 | 第21-23页 |
| 2.3 Attention机制 | 第23页 |
| 2.4 任务描述 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于LSTM的篇章句间关系发现 | 第25-29页 |
| 3.1 整体框架 | 第25-26页 |
| 3.2 语料预处理及词表构建 | 第26页 |
| 3.3 Embedding层 | 第26页 |
| 3.4 基于LSTM的篇章句间关系发现模型 | 第26-27页 |
| 3.5 基于Attention机制的篇章句间关系发现模型 | 第27-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于汉语框架语义网的篇章句间关系识别 | 第29-35页 |
| 4.1 框架对关系表生成 | 第29-31页 |
| 4.1.1 框架对抽取 | 第29-30页 |
| 4.1.2 框架对的最大概率关系 | 第30-31页 |
| 4.2 基于最大熵的核心目标词识别 | 第31-32页 |
| 4.3 基于汉语框架语义网的篇章句间关系识别 | 第32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-35页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第35-41页 |
| 5.1 实验语料 | 第35-36页 |
| 5.1.1 篇章关系 | 第35页 |
| 5.1.2 篇章语料库 | 第35-36页 |
| 5.2 实验评价指标 | 第36-37页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 5.3.1 篇章句间关系发现实验结果及分析 | 第37页 |
| 5.3.2 篇章句间关系识别实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 5.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 结论与展望 | 第41-43页 |
| 6.1 结论 | 第41页 |
| 6.2 展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 个人简况及联系方式 | 第51-52页 |