| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及面临的问题 | 第11-15页 |
| 1.2.1 人物关系抽取研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 社会网络构建研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 堆叠降噪自动编码器研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章相关知识概述 | 第17-26页 |
| 2.1 堆叠降噪自动编码器 | 第17-19页 |
| 2.2 爬虫技术 | 第19-20页 |
| 2.3 网页正文抽取技术 | 第20-22页 |
| 2.4 自然语言处理 | 第22-25页 |
| 2.4.1 分词 | 第22-23页 |
| 2.4.2 句法分析 | 第23页 |
| 2.4.3 语义角色标注 | 第23-24页 |
| 2.4.4 同义词词林 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章基于互动百科的人物关语料自动生成系统设计 | 第26-39页 |
| 3.1 系统工作流程 | 第26-27页 |
| 3.2 系统框架设计 | 第27-28页 |
| 3.3 数据抓取模块的设计 | 第28-32页 |
| 3.3.1 数据源网站的选择 | 第29页 |
| 3.3.2 爬虫系统设计 | 第29-32页 |
| 3.4 网页正文抽取模块的设计 | 第32-33页 |
| 3.5 文本分析处理模块的设计 | 第33-36页 |
| 3.6 人物关系语料生成模块的设计 | 第36-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章基于SDAs的人物关系抽取方法研究 | 第39-63页 |
| 4.1 特征抽取 | 第39-48页 |
| 4.1.1 向量空间模型 | 第39-40页 |
| 4.1.2 特征向量构造 | 第40-48页 |
| 4.2 基于SDAs的人物关系识别模型 | 第48-52页 |
| 4.2.1 SDAs网络预训练 | 第48-50页 |
| 4.2.2 SDAs网络微调 | 第50-51页 |
| 4.2.3 基于SDAs网络进行人物关系抽取 | 第51-52页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第52-58页 |
| 4.3.1 单项特征对人物关系抽取的效果 | 第53-56页 |
| 4.3.2 多个特征组合对人物关系抽取的效果 | 第56-57页 |
| 4.3.3 SDAs网络的深度对人物关系抽取的效果 | 第57-58页 |
| 4.4 基于人物关系抽取技术的社会网络构建 | 第58-61页 |
| 4.4.1 社会网络 | 第59-60页 |
| 4.4.2 社会网络构建流程 | 第60-61页 |
| 4.4.3 社会网络效果展示 | 第61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第63页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |