基于特征向量的中文实体间语义关系抽取研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 相关工作 | 第12-31页 |
| ·信息抽取概述 | 第12-17页 |
| ·信息抽取系统的体系结构 | 第13-14页 |
| ·信息抽取系统的评测 | 第14页 |
| ·信息抽取中的关键技术 | 第14-17页 |
| ·语义关系抽取介绍 | 第17-24页 |
| ·语义关系抽取的概念 | 第17-19页 |
| ·英文语义关系抽取 | 第19-22页 |
| ·中文语义关系抽取 | 第22-24页 |
| ·ACE语料库介绍 | 第24-28页 |
| ·支持向量机(SVM)介绍 | 第28-29页 |
| ·K倍交叉验证法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于特征向量的中文语义关系抽取 | 第31-48页 |
| ·基于特征的语义关系抽取系统结构 | 第31-33页 |
| ·基于特征向量的机器学习方法 | 第33-41页 |
| ·特征文件预处理 | 第33-35页 |
| ·特征文件的抽取 | 第35-38页 |
| ·特征向量的构造 | 第38-40页 |
| ·分类器的选择 | 第40-41页 |
| ·分类器的构造 | 第41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-46页 |
| ·按类别抽取 | 第42-45页 |
| ·五倍交叉验证 | 第45-46页 |
| ·基本特征贡献 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于组合的特征选取方法 | 第48-62页 |
| ·特征选取方法 | 第48-51页 |
| ·按搜索策略划分特征选择算法 | 第48-50页 |
| ·按特征集合评价策略划分特征选择算法 | 第50-51页 |
| ·本文所使用的方法 | 第51页 |
| ·组合特征 | 第51-54页 |
| ·词法组合特征 | 第51-52页 |
| ·实体组合特征 | 第52-53页 |
| ·基本短语块组合特征 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-61页 |
| ·组合特征的贡献分析 | 第54-56页 |
| ·组合特征与基本特征的比较 | 第56-59页 |
| ·不同语料库上抽取系统的比较 | 第59-60页 |
| ·同其它关系抽取系统的比较 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 详细摘要 | 第71-73页 |
