| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 中文人物关系抽取 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于深度学习的关系抽取方法 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关概念及研究工作 | 第21-29页 |
| 2.1 中文人物关系抽取任务定义 | 第21-22页 |
| 2.2 相关研究工作 | 第22-28页 |
| 2.2.1 中文人物关系抽取 | 第22-25页 |
| 2.2.2 基于深度学习的关系抽取方法 | 第25-27页 |
| 2.2.3 远程监督方法 | 第27-28页 |
| 2.3 中文人物关系抽取常用评测指标 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于远程监督的中文人物关系抽取训练样本构建 | 第29-37页 |
| 3.1 研究动机 | 第29-30页 |
| 3.2 远程监督方法简要介绍 | 第30-31页 |
| 3.3 远程监督中文人物关系抽取训练样本构建 | 第31-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 CNN和LSTM在中文人物关系抽取中的应用及改进 | 第37-57页 |
| 4.1 研究动机 | 第37-38页 |
| 4.2 CNN及PCNN在中文人物关系抽取中的应用 | 第38-42页 |
| 4.3 LSTM及双向LSTM在中文人物关系抽取中的应用 | 第42-46页 |
| 4.4 LSTM_PCNN中文人物关系抽取模型 | 第46-50页 |
| 4.5 实验与讨论 | 第50-56页 |
| 4.5.1 数据集和评测指标 | 第50-51页 |
| 4.5.2 实验准备及参数设置 | 第51-52页 |
| 4.5.3 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 注意力机制在中文人物关系抽取中的应用及改进 | 第57-70页 |
| 5.1 研究动机 | 第57-58页 |
| 5.2 注意力机制相关理论 | 第58-60页 |
| 5.3 LSTM_PCNN_ATTE中文人物关系抽取模型 | 第60-64页 |
| 5.4 实验与讨论 | 第64-69页 |
| 5.4.1 数据集和评测指标 | 第65页 |
| 5.4.2 实验准备及参数设置 | 第65-66页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第66-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结和展望 | 第70-72页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录一 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第76页 |
| 附录二 作者攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第76页 |
| 附录三 作者攻读硕士学位期间获得的软件著作权 | 第76页 |
| 附录四 作者攻读硕士学位期间获得的竞赛奖项 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
