基于众包和概率模型的实体解析方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究动机与目标 | 第12-13页 |
| 1.3 论文框架 | 第13-15页 |
| 第2章 文献综述 | 第15-24页 |
| 2.1 总体介绍 | 第15-16页 |
| 2.2 问题生成 | 第16-21页 |
| 2.2.1 基于关系的实体解析模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于概率的实体解析模型 | 第18-21页 |
| 2.3 答题者资质 | 第21-22页 |
| 2.4 结果调整 | 第22-23页 |
| 2.4.1 概率框架的调整 | 第22页 |
| 2.4.2 数据对限制 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小节 | 第23-24页 |
| 第3章 基于众包的实体解析概率模型框架设计 | 第24-46页 |
| 3.1 简介 | 第24-25页 |
| 3.2 问题规约 | 第25-28页 |
| 3.2.1 解析结果不确定性模型 | 第25-26页 |
| 3.2.2 众包模型 | 第26-27页 |
| 3.2.3 问题声明 | 第27-28页 |
| 3.3 1EPMQ | 第28-32页 |
| 3.3.1 Pr(A_Q) | 第28-29页 |
| 3.3.2 1EPMQ模型 | 第29-31页 |
| 3.3.3 1EPMQ模型正确性证明 | 第31-32页 |
| 3.3.4 1EPMQ框架 | 第32页 |
| 3.4 NEPMQ | 第32-45页 |
| 3.4.1 HIT答案顺序无关性 | 第33-34页 |
| 3.4.2 NEPMQ模型 | 第34-36页 |
| 3.4.3 联合信息熵计算 | 第36-38页 |
| 3.4.4 M-Index算法 | 第38页 |
| 3.4.5 NP-hardness证明 | 第38-39页 |
| 3.4.6 近似算法和启发算法 | 第39-44页 |
| 3.4.7 NEPMQ框架 | 第44-45页 |
| 3.4.8 实体解析最终结果 | 第45页 |
| 3.5 本章小节 | 第45-46页 |
| 第4章 实体解析系统的设计与实现 | 第46-61页 |
| 4.1 介绍 | 第46-47页 |
| 4.2 模型设计和实现 | 第47-49页 |
| 4.2.1 实体数据模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 实体数据对模型 | 第48页 |
| 4.2.3 答案模型 | 第48页 |
| 4.2.4 数据对集模型 | 第48-49页 |
| 4.2.5 实体解析结果模型 | 第49页 |
| 4.2.6 实体解析结果集模型 | 第49页 |
| 4.3 RS的生成 | 第49-51页 |
| 4.3.1 数据对ep生成 | 第50页 |
| 4.3.2 实体解析结果集RS初始化 | 第50页 |
| 4.3.3 RS同一化 | 第50-51页 |
| 4.4 1EPMQ模型的实现 | 第51-52页 |
| 4.5 NEPMQ模型的实现 | 第52-54页 |
| 4.5.1 随机算法的实现 | 第53页 |
| 4.5.2 近似算法的实现 | 第53-54页 |
| 4.5.3 启发算法的实现 | 第54页 |
| 4.6 实验结果 | 第54-60页 |
| 4.7 本章小节 | 第60-61页 |
| 第5章 实验评估 | 第61-66页 |
| 5.1 介绍 | 第61页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第61-64页 |
| 5.2.1 实体解析结果集不确定性 | 第61-63页 |
| 5.2.2 实体解析结果r_(final)概率值 | 第63-64页 |
| 5.3 精确度和召回率 | 第64页 |
| 5.4 评估 | 第64-65页 |
| 5.4.1 概率模型 | 第65页 |
| 5.4.2 实验 | 第65页 |
| 5.5 本章小节 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 研究结论 | 第66-67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73-80页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
