融合句义特征的人名消歧及人物关系抽取技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 图表索引 | 第11-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-15页 |
| ·研究历史和现状 | 第15-18页 |
| ·人名消歧研究历史和现状 | 第15-16页 |
| ·人物关系抽取研究历史和现状 | 第16-18页 |
| ·总结与分析 | 第18页 |
| ·研究内容和结构安排 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 涉及的理论和技术基础 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·句义结构模型 | 第20-23页 |
| ·句义结构模型概念 | 第20-21页 |
| ·句义特征构造 | 第21-23页 |
| ·文本表示方法 | 第23-25页 |
| ·布尔值模型 | 第23页 |
| ·N-Gram 模型 | 第23-24页 |
| ·向量空间模型 | 第24-25页 |
| ·概率模型 | 第25页 |
| ·聚类及分类算法 | 第25-29页 |
| ·K 均值聚类 | 第25-26页 |
| ·层次聚类 | 第26-27页 |
| ·最近邻分类 | 第27-28页 |
| ·支持向量机 | 第28页 |
| ·C4.5 决策树 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 融合句义特征的跨文本人名消歧方法 | 第30-41页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·相关工作 | 第30-31页 |
| ·主要技术和方法 | 第30-31页 |
| ·问题总结与分析 | 第31页 |
| ·算法设计 | 第31-36页 |
| ·算法原理 | 第31-32页 |
| ·预处理 | 第32页 |
| ·人名实体识别 | 第32-34页 |
| ·三层特征空间构造 | 第34-35页 |
| ·分类和两阶段聚类 | 第35-36页 |
| ·实验分析 | 第36-39页 |
| ·数据源和实验条件 | 第36-37页 |
| ·评价方法 | 第37页 |
| ·实验结果 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第4章 融合句义特征的人物关系抽取方法 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·相关工作 | 第41-42页 |
| ·主要技术和方法 | 第41-42页 |
| ·问题总结与分析 | 第42页 |
| ·算法设计 | 第42-46页 |
| ·算法原理 | 第42-43页 |
| ·关系特征词典自动生成 | 第43-44页 |
| ·三元组特征空间构造 | 第44-46页 |
| ·C4.5 人物关系判定 | 第46页 |
| ·实验分析 | 第46-50页 |
| ·实验数据和实验条件 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第5章 原型系统设计与实现 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·系统总体设计 | 第51-54页 |
| ·技术路线和设计原则 | 第51页 |
| ·目标和功能需求 | 第51-52页 |
| ·系统的总体结构 | 第52-54页 |
| ·关键功能模块实现 | 第54-61页 |
| ·人名实体识别模块 | 第54-56页 |
| ·特征抽取模块 | 第56-58页 |
| ·分类和两阶段聚类模块 | 第58-59页 |
| ·人物关系抽取 | 第59-61页 |
| ·实验分析 | 第61-64页 |
| ·人物关系图实验 | 第61-63页 |
| ·容错能力实验 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第6章 结束语 | 第65-68页 |
| ·全文总结 | 第65-66页 |
| ·工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 学习期间发表的学术论文与研究成果清单 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
