面向开放领域文本的实体关系抽取
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1.2 研究意义 | 第15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 实体关系抽取研究现状 | 第18-30页 |
| 2.1 实体关系抽取研究发展概述 | 第18-21页 |
| 2.2 主流的实体关系抽取方法 | 第21-28页 |
| 2.2.1 有监督的实体关系抽取 | 第21-23页 |
| 2.2.2 弱监督的实体关系抽取 | 第23-24页 |
| 2.2.3 无监督的实体关系抽取 | 第24-25页 |
| 2.2.4 基于复合方法的实体关系抽取 | 第25-26页 |
| 2.2.5 基于深度学习的实体关系抽取 | 第26-28页 |
| 2.3 实体关系抽取未来研究方向 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于句法语义特征的实体关系抽取 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 关系的句法语义特征向量的构建 | 第31-34页 |
| 3.2.1 依存句法分析 | 第31-32页 |
| 3.2.2 语义角色标注 | 第32-33页 |
| 3.2.3 核心谓语与实体的位置距离关系 | 第33-34页 |
| 3.3 关系分类训练模型 | 第34-37页 |
| 3.3.1 特征选择 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于特征空间转换的实体关系训练模型 | 第35-36页 |
| 3.3.3 特征向量的优化 | 第36-37页 |
| 3.4 实验与分析 | 第37-43页 |
| 3.4.1 实验流程 | 第37页 |
| 3.4.2 实验设计 | 第37-38页 |
| 3.4.3 结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.4.4 错误分析 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于弱监督的实体关系抽取 | 第44-62页 |
| 4.1 引言 | 第44-46页 |
| 4.2 关系知识库的构建 | 第46-50页 |
| 4.2.1 初步获取关系元组 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于同义词表的关系名整合 | 第48-50页 |
| 4.3 基于词义相似度的关系自动标注 | 第50-53页 |
| 4.4 实验与分析 | 第53-61页 |
| 4.4.1 目标关系类型的确定 | 第53-55页 |
| 4.4.2 实验流程 | 第55-56页 |
| 4.4.3 实验设计 | 第56-57页 |
| 4.4.4 关系类型与语料规模的相关性分析 | 第57页 |
| 4.4.5 关系抽取结果与分析 | 第57-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于字典构建与规则学习的实体关系抽取 | 第62-78页 |
| 5.1 引言 | 第62-63页 |
| 5.2 基于弱监督的关系词字典自动构建方法 | 第63-66页 |
| 5.2.1 关系词字典的结构设计 | 第65页 |
| 5.2.2 关系词识别的训练模型 | 第65-66页 |
| 5.3 基于模式填充的关系规则自动生成方法 | 第66-69页 |
| 5.3.1 预设关系模式 | 第66页 |
| 5.3.2 关系规则的自动生成 | 第66-69页 |
| 5.4 基于重复性检测的关系规则修剪方法 | 第69-70页 |
| 5.5 无明显关系词的关系抽取 | 第70页 |
| 5.6 实验与分析 | 第70-76页 |
| 5.6.1 实验流程 | 第70-71页 |
| 5.6.2 语料来源及预处理 | 第71-72页 |
| 5.6.3 关系词识别模型的准备 | 第72页 |
| 5.6.4 对比实验设置 | 第72页 |
| 5.6.5 实验结果与分析 | 第72-76页 |
| 5.7 本章小结 | 第76-78页 |
| 第6章 大学计算机基础课程知识图谱构建研究 | 第78-102页 |
| 6.1 引言 | 第78-82页 |
| 6.1.1 知识图谱研究概述 | 第78-79页 |
| 6.1.2 本章研究意义 | 第79-80页 |
| 6.1.3 研究难点 | 第80页 |
| 6.1.4 整体思路 | 第80-82页 |
| 6.2 跨语言实体识别 | 第82-88页 |
| 6.2.1 方法概述 | 第82-86页 |
| 6.2.2 结果与分析 | 第86-87页 |
| 6.2.3 错误分析 | 第87-88页 |
| 6.3 实体关系抽取 | 第88-92页 |
| 6.3.1 基于多种策略的实体关系抽取方法 | 第89-90页 |
| 6.3.2 基于百科词条辅助的同义关系对齐 | 第90-91页 |
| 6.3.3 结果与分析 | 第91-92页 |
| 6.4 知识图谱的模式设计 | 第92-98页 |
| 6.4.1 Schema设计 | 第92-93页 |
| 6.4.2 关系知识的表示方法 | 第93-95页 |
| 6.4.3 知识图谱模式的更新 | 第95-97页 |
| 6.4.4 知识内容的更新 | 第97-98页 |
| 6.5 知识图谱的可视化实现 | 第98-101页 |
| 6.6 本章小结 | 第101-102页 |
| 第7章 总结与展望 | 第102-104页 |
| 7.1 本文总结 | 第102-103页 |
| 7.2 未来研究展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 攻读博士期间完成的科研工作 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116页 |
