| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·实体关系抽取的介绍 | 第11-13页 |
| ·实体关系抽取的定义 | 第11-12页 |
| ·关系抽取的发展及研究现状 | 第12-13页 |
| ·本课题的提出 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 企业实体间的关系抽取 | 第15-27页 |
| ·企业实体间的关系抽取 | 第15页 |
| ·企业实体间的关系抽取 | 第15页 |
| ·企业实体间关系的定义 | 第15页 |
| ·实体关系抽取技术 | 第15-21页 |
| ·基于模式匹配与基于词典的关系抽取 | 第15-18页 |
| ·基于平面特征的机器学习方法 | 第18-19页 |
| ·基于核特征的机器学习方法 | 第19-20页 |
| ·其他方法 | 第20-21页 |
| ·数据集介绍 | 第21-22页 |
| ·企业实体的识别 | 第22-24页 |
| ·评价方法 | 第24-27页 |
| 第3章 基于平面特征向量的企业实体关系抽取 | 第27-37页 |
| ·分类系统 | 第27-28页 |
| ·向量空间模型 | 第28-30页 |
| ·权重计算 | 第30-31页 |
| ·分类器 | 第31-37页 |
| ·kNN分类器 | 第31-33页 |
| ·SVM分类器 | 第33-37页 |
| 第4章 基于模板的企业实体关系抽取 | 第37-51页 |
| ·问题背景 | 第37页 |
| ·任务特点的分析 | 第37-38页 |
| ·系统介绍 | 第38-39页 |
| ·种子实例集合的构建 | 第39-40页 |
| ·种子实例构建模板的过程 | 第40-48页 |
| ·Positive Set与Negative Set的生成 | 第41-42页 |
| ·模板的生成过程 | 第42-45页 |
| ·粗模板的后处理与萃取 | 第45-46页 |
| ·模板的评价 | 第46-47页 |
| ·模板构建小结 | 第47-48页 |
| ·迭代过程 | 第48-51页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第51-59页 |
| ·基于平面特征向量的企业实体间关系抽取实验分析 | 第51-56页 |
| ·基于模板的企业实体关系抽取实验分析 | 第56-59页 |
| 第6章 结论 | 第59-61页 |
| ·本文的结论 | 第59页 |
| ·未来的研究方向 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |