基于语义图的中文领域概念及关系抽取方法研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 本文主要研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第10-13页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第13-19页 |
| 2.1 术语抽取研究方法综述 | 第13页 |
| 2.2 概念抽取研究方法综述 | 第13-14页 |
| 2.3 图表示学习研究方法综述 | 第14-15页 |
| 2.4 社区发现研究方法综述 | 第15-17页 |
| 2.5 关系抽取研究方法综述 | 第17-18页 |
| 2.6 可视化工具Gephi | 第18页 |
| 2.7 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于混合策略的中文领域术语抽取研究 | 第19-25页 |
| 3.1 混合策略框架描述 | 第19-20页 |
| 3.2 基于混合策略的中文领域术语抽取 | 第20-22页 |
| 3.2.1 基于规则的领域术语抽取 | 第20页 |
| 3.2.2 基于统计的领域术语抽取 | 第20-22页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第22-23页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第22页 |
| 3.3.2 评价标准 | 第22-23页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第4章 基于语义图的中文领域概念抽取研究 | 第25-41页 |
| 4.1 基于语义图的中文领域概念抽取方法 | 第25页 |
| 4.2 基于语义特征的领域术语相似度方法 | 第25-30页 |
| 4.2.1 基于词共现的术语相似度计算 | 第26页 |
| 4.2.2 基于主题模型的术语相似度计算 | 第26-28页 |
| 4.2.3 基于词向量的术语相似度计算 | 第28-30页 |
| 4.3 基于术语相似度的语义图构建方法 | 第30-31页 |
| 4.4 基于社区发现算法的语义图分析 | 第31-34页 |
| 4.4.1 非重叠社区发现算法 | 第31-33页 |
| 4.4.2 重叠社区发现算法 | 第33-34页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第34-39页 |
| 4.5.1 实验数据集 | 第34页 |
| 4.5.2 评价标准 | 第34-36页 |
| 4.5.3 实验结果与分析 | 第36-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 基于语义特征的领域概念间关系抽取研究 | 第41-59页 |
| 5.1 基于语义特征的领域概念间关系抽取框架 | 第41页 |
| 5.2 基于语义图的领域概念间关系识别方法 | 第41-44页 |
| 5.2.1 语义图的构建 | 第42-43页 |
| 5.2.2 术语上下文信息的构建 | 第43页 |
| 5.2.3 基于图表示学习的概念间相似度方法 | 第43-44页 |
| 5.2.4 基于概念间相似度的关系识别方法 | 第44页 |
| 5.3 基于依存句法分析的领域概念间关系标注方法 | 第44-47页 |
| 5.3.1 动词的抽取 | 第44-46页 |
| 5.3.2 动词的选择 | 第46-47页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第47-55页 |
| 5.4.1 实验数据集 | 第47页 |
| 5.4.2 基准方法 | 第47页 |
| 5.4.3 评价标准 | 第47-48页 |
| 5.4.4 实验结果与分析 | 第48-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-59页 |
| 第6章 应用系统实例 | 第59-63页 |
| 6.1 系统总体设计 | 第59页 |
| 6.2 系统功能模块 | 第59-62页 |
| 6.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
