基于主动学习的实体链接方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 术语与符号约定 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11页 |
| 1.3 论文组织 | 第11-13页 |
| 第二章 相关研究 | 第13-24页 |
| 2.1 实体链接任务 | 第13-19页 |
| 2.1.1 任务描述 | 第13-14页 |
| 2.1.2 候选实体生成 | 第14-16页 |
| 2.1.3 候选实体排序 | 第16-18页 |
| 2.1.4 评测资源 | 第18-19页 |
| 2.2 主动学习 | 第19-23页 |
| 2.2.1 基于不确定度的样本选择策略 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于委员会的主动学习算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 主动学习在其它机器学习任务中的应用 | 第22页 |
| 2.2.4 已有方法和本文工作的联系与区别 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于主动学习的实体链接模型训练 | 第24-35页 |
| 3.1 基于监督学习的实体链接方法 | 第24-26页 |
| 3.1.1 实体链接特征 | 第24-25页 |
| 3.1.2 目标实体预测 | 第25-26页 |
| 3.2 实体链接的主动学习算法 | 第26-27页 |
| 3.3 改进的初始训练样本选择方法 | 第27-28页 |
| 3.3.1 初始训练样本选择方法 | 第27-28页 |
| 3.3.2 初始训练样本选择算法 | 第28页 |
| 3.4 改进的迭代训练样本选择方法 | 第28-30页 |
| 3.4.1 迭代训练样本选择方法 | 第28-29页 |
| 3.4.2 综合不确定度和流行度的样本选择算法 | 第29-30页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第30-34页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第30-31页 |
| 3.5.2 实验数据集 | 第31页 |
| 3.5.3 评价指标 | 第31-32页 |
| 3.5.4 模型选择 | 第32页 |
| 3.5.5 初始训练样本选择方法实验 | 第32页 |
| 3.5.6 迭代训练样本选择的实验 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于主动学习的实体链接语料构建 | 第35-47页 |
| 4.1 基于图的协同推断 | 第35-40页 |
| 4.1.1 实体-实体相似度 | 第35-36页 |
| 4.1.2 指称项-实体相似度 | 第36-37页 |
| 4.1.3 构建协同推断图 | 第37-38页 |
| 4.1.4 协同推断方法 | 第38-40页 |
| 4.2 银标准语料构建方法 | 第40-44页 |
| 4.2.1 待标注指称项选择方法 | 第40-42页 |
| 4.2.2 已标注指称项证据传播方法 | 第42-44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第44页 |
| 4.3.2 实验数据集 | 第44-45页 |
| 4.3.3 实验设置 | 第45页 |
| 4.3.4 实验结果与分析 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 未来展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
