摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第一章 绪论 | 第8-15页 |
·引言 | 第8-9页 |
·信息抽取相关概念 | 第9-10页 |
·国内外研究现况 | 第10-13页 |
·知识工程的方法 | 第11页 |
·自动训练的方法 | 第11-13页 |
·本课题的研究内容 | 第13-14页 |
·本文的组织结构 | 第14-15页 |
第二章 相关方法介绍 | 第15-24页 |
·向量空间模型 | 第15-17页 |
·文本向量空间表示 | 第15页 |
·特征项选择 | 第15-16页 |
·特征项权重计算 | 第16-17页 |
·文本间的相似度的计算 | 第17页 |
·潜在语义分析模型 | 第17-21页 |
·潜在语义分析的特点 | 第19-20页 |
·潜在语义分析的实现方法 | 第20-21页 |
·特征抽取 | 第21-23页 |
·特征抽取的特点 | 第21-22页 |
·特征抽取的方法 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第三章 基于种子自扩展的命名实体关系抽取的关键技术研究 | 第24-35页 |
·信息抽取的结构 | 第24-25页 |
·半指导的命名实体关系抽取的过程 | 第25-27页 |
·命名实体关系抽取方法设计 | 第27-28页 |
·关键技术研究 | 第28-34页 |
·命名实体对的抽取 | 第28-29页 |
·命名实体对的上下文的抽取和向量化 | 第29-31页 |
·关系种子的自扩展 | 第31-33页 |
·命名实体对关系的确定 | 第33-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第四章 系统实现与实验分析 | 第35-42页 |
·系统实现 | 第35-38页 |
·系统的主要步骤 | 第35页 |
·系统的主要模块设计 | 第35-37页 |
·实验数据 | 第37-38页 |
·评测指标 | 第38页 |
·实验结果及分析 | 第38-41页 |
·实验1 | 第38-39页 |
·实验2 | 第39-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第五章 结论与展望 | 第42-44页 |
·全文总结 | 第42页 |
·展望 | 第42-44页 |
参考文献 | 第44-48页 |
硕士期间参加的课题与发表的文章 | 第48-49页 |
致谢 | 第49页 |