面向社会网络的人物关系抽取研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状与分析 | 第12-15页 |
| ·关系抽取研究现状 | 第12-14页 |
| ·社会网络构建研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第18-26页 |
| ·人物关系抽取概述 | 第18-20页 |
| ·人物关系抽取任务 | 第18页 |
| ·实验方法及评价标准 | 第18-20页 |
| ·ACE 语料库介绍 | 第20-21页 |
| ·相关资源及工具介绍 | 第21-25页 |
| ·分词工具 | 第21-22页 |
| ·句法分析工具 | 第22-23页 |
| ·SVM 分类器 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于树核函数的关系抽取比较研究 | 第26-39页 |
| ·核函数方法以及卷积树核函数 | 第26-28页 |
| ·核函数方法 | 第26-27页 |
| ·卷积树核函数 | 第27-28页 |
| ·常见的结构化信息表达形式 | 第28-30页 |
| ·显著性测试方法介绍 | 第30-32页 |
| ·传统的显著性测试方法 | 第30-31页 |
| ·近似随机测试方法 | 第31-32页 |
| ·实体关系抽取实验流程 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-38页 |
| ·中英文关系抽取的性能 | 第34-35页 |
| ·结构化信息之间的显著性测试 | 第35-36页 |
| ·句法分析器之间的显著性测试 | 第36-37页 |
| ·句法分析器错误分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于树核函数的人物关系抽取研究 | 第39-51页 |
| ·人物关系语料库的构造 | 第39-41页 |
| ·人物关系抽取的关键技术 | 第41-45页 |
| ·结构化信息生成 | 第41-43页 |
| ·语义信息融合 | 第43-44页 |
| ·重采样技术运用 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-49页 |
| ·各种裁剪规则的贡献 | 第45-47页 |
| ·语义信息对性能的影响 | 第47页 |
| ·重采样技术对性能的影响 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 基于人物关系抽取技术的社会网络构建研究 | 第51-62页 |
| ·基于 ACE 语料的社会网络构建 | 第51-54页 |
| ·社会网络构建的系统框架 | 第51-52页 |
| ·社会网络构建与展示 | 第52-54页 |
| ·基于 Web 网页的社会网络构建 | 第54-57页 |
| ·Web 社会网络构建 | 第54-57页 |
| ·人物关系抽取性能 | 第57页 |
| ·网络度量与性能评价 | 第57-61页 |
| ·社会网络度量 | 第57-58页 |
| ·预测网络性能评测 | 第58-59页 |
| ·预测网络可信度计算 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·研究工作总结 | 第62-63页 |
| ·下一步工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第68页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
