面向文摘的中药方剂与疾病关系抽取研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 缩略词表 | 第9-10页 |
| 第一章 前言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关概念及技术介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 Web爬虫与文本提取 | 第16-17页 |
| 2.1.1 Web爬虫 | 第16-17页 |
| 2.1.2 文本提取 | 第17页 |
| 2.2 中文分词 | 第17-18页 |
| 2.3 关系抽取 | 第18-19页 |
| 2.3.1 基于规则匹配的方法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基于机器学习的方法 | 第19页 |
| 2.3.3 基于深度学习的方法 | 第19页 |
| 2.4 词向量 | 第19-21页 |
| 2.5 Spark平台 | 第21-22页 |
| 2.6 TensorFlow框架 | 第22-23页 |
| 2.7 可视化 | 第23-25页 |
| 第三章 数据获取与预处理 | 第25-31页 |
| 3.1 数据获取 | 第25-26页 |
| 3.2 数据清洗 | 第26-27页 |
| 3.3 构建词典 | 第27-29页 |
| 3.4 中文分词 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于SVM的关系抽取 | 第31-36页 |
| 4.1 特征降维 | 第31-33页 |
| 4.2 多分类模型构建 | 第33-34页 |
| 4.3 实验结果 | 第34-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 基于LSTM的关系抽取 | 第36-42页 |
| 5.1 词向量训练 | 第36-38页 |
| 5.2 LSTM模型构建 | 第38-40页 |
| 5.3 实验结果 | 第40-41页 |
| 5.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 实验结果与可视化展示 | 第42-48页 |
| 6.1 数据存储 | 第42-43页 |
| 6.2 检索查询 | 第43-44页 |
| 6.3 后台架构 | 第44-45页 |
| 6.4 前端展示 | 第45-46页 |
| 6.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第七章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 7.1 总结 | 第48页 |
| 7.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 附录 | 第56-70页 |
| 研究生期间发表论文 | 第56-57页 |
| 文献综述 | 第57-70页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
