融合外部知识库信息的文本推理研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 文本推理任务 | 第11-13页 |
| 1.1.1 文本推理任务的定义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 句子间蕴含关系识别 | 第12页 |
| 1.1.3 句子间因果关系识别 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状与难点 | 第13-16页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文创新点 | 第17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 文本推理相关技术介绍 | 第19-35页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基于特征收集的推理模型相关技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 WordNet介绍 | 第19-20页 |
| 2.2.2 事理图谱介绍 | 第20-22页 |
| 2.3 基于句子编码的推理模型相关技术 | 第22-32页 |
| 2.3.1 词向量表示方法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 神经网络模型 | 第24-27页 |
| 2.3.3 注意力机制 | 第27-32页 |
| 2.4 文本推理模型介绍 | 第32-35页 |
| 第三章 融合知识图谱的句子间蕴含关系识别研究 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 知识图谱源信息介绍 | 第35页 |
| 3.3 融合知识图谱的句子间蕴含关系识别模型 | 第35-39页 |
| 3.3.1 语义信息编码层 | 第36-37页 |
| 3.3.2 软对齐层 | 第37-38页 |
| 3.3.3 信息收集层 | 第38页 |
| 3.3.4 信息融合层 | 第38-39页 |
| 3.3.5 任务判别层 | 第39页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第39-44页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第39-40页 |
| 3.4.2 实验数据 | 第40-41页 |
| 3.4.3 数据预处理 | 第41-42页 |
| 3.4.4 实验结果 | 第42-43页 |
| 3.4.5 实验结果分析 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小节 | 第44-45页 |
| 第四章 基于事理图谱的句子因果关系识别研究 | 第45-62页 |
| 4.1 模型概述 | 第45页 |
| 4.2 事件抽取模块 | 第45-48页 |
| 4.2.1 事件链的定义 | 第46页 |
| 4.2.2 事件链的抽取 | 第46-47页 |
| 4.2.3 事件链的融合 | 第47-48页 |
| 4.3 事理图谱构建模块 | 第48-54页 |
| 4.3.1 事理图的构建 | 第48-49页 |
| 4.3.2 事理图谱节点的初始化表示 | 第49页 |
| 4.3.3 事件图学习模型 | 第49-54页 |
| 4.4 基于事件预测的句子间因果关系识别 | 第54-56页 |
| 4.5 实验 | 第56-62页 |
| 4.5.1 数据 | 第56-58页 |
| 4.5.2 事理图谱结构构建结果 | 第58页 |
| 4.5.3 EG-CR模型实验效果分析 | 第58-59页 |
| 4.5.4 事件向量初始化方式实验与分析 | 第59页 |
| 4.5.5 事件图学习方式效果分析 | 第59-60页 |
| 4.5.6 句子间因果关系识别方法实验与分析 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果及参加课题情况 | 第69页 |
