| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 知识抽取 | 第15-18页 |
| 1.2.2 知识表示 | 第18-20页 |
| 1.2.3 知识应用 | 第20页 |
| 1.3 本文工作和贡献 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的组织和安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于模板的条件型知识和医疗知识抽取 | 第23-65页 |
| 2.1 研究动机 | 第23-24页 |
| 2.2 条件型知识库抽取 | 第24-43页 |
| 2.2.1 引言 | 第24-27页 |
| 2.2.2 条件型知识库搭建 | 第27-35页 |
| 2.2.3 实验结果及分析 | 第35-43页 |
| 2.3 基于模版的医疗知识库抽取 | 第43-64页 |
| 2.3.1 引言 | 第43-45页 |
| 2.3.2 模板挖掘 | 第45-47页 |
| 2.3.3 额外关系对抽取 | 第47-48页 |
| 2.3.4 网络嵌入 | 第48-54页 |
| 2.3.5 实验结果及分析 | 第54-64页 |
| 2.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第三章 概念图谱和知识图谱表示学习 | 第65-87页 |
| 3.1 研究动机 | 第65页 |
| 3.2 概念图谱表示学习 | 第65-72页 |
| 3.2.1 引言 | 第65-66页 |
| 3.2.2 词嵌入模型 | 第66页 |
| 3.2.3 概念驱动模型 | 第66-69页 |
| 3.2.4 实验结果及分析 | 第69-72页 |
| 3.3 基于逻辑结构分布式编码的知识图谱嵌入表示学习 | 第72-86页 |
| 3.3.1 引言 | 第72-73页 |
| 3.3.2 逻辑结构抽取 | 第73-76页 |
| 3.3.3 基于逻辑结构编码的知识图谱嵌入模型 | 第76-78页 |
| 3.3.4 全局目标函数 | 第78-79页 |
| 3.3.5 讨论 | 第79-80页 |
| 3.3.6 实验结果及分析 | 第80-86页 |
| 3.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 第四章 知识在问题检索以及关系分类中的应用 | 第87-117页 |
| 4.1 研究动机 | 第87页 |
| 4.2 知识表示在问题检索中的应用 | 第87-105页 |
| 4.2.1 引言 | 第87-89页 |
| 4.2.2 统一框架 | 第89页 |
| 4.2.3 句子表示学习 | 第89-96页 |
| 4.2.4 多视图学习 | 第96-98页 |
| 4.2.5 实验结果及分析 | 第98-104页 |
| 4.2.6 讨论 | 第104-105页 |
| 4.3 知识表示在关系分类中的应用 | 第105-115页 |
| 4.3.1 引言 | 第105-106页 |
| 4.3.2 框架 | 第106-112页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第112-115页 |
| 4.3.4 讨论 | 第115页 |
| 4.4 本章小结 | 第115-117页 |
| 第五章 结论与展望 | 第117-120页 |
| 5.1 结论 | 第117-118页 |
| 5.2 展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-137页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
| 附件 | 第140页 |