| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第8-9页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·实体关系抽取的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·存在的主要问题 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究内容与章节安排 | 第11-12页 |
| 2 实体关系抽取的理论基础 | 第12-19页 |
| ·实体关系抽取概述 | 第12-13页 |
| ·实体 | 第12页 |
| ·实体关系 | 第12-13页 |
| ·实体关系抽取技术 | 第13-15页 |
| ·基于知识库的抽取算法 | 第13页 |
| ·指导性学习方法 | 第13-14页 |
| ·弱指导性学习方法 | 第14-15页 |
| ·无指导性学习方法 | 第15页 |
| ·分类器概述 | 第15-17页 |
| ·支持向量机(SVM)概述 | 第15-16页 |
| ·最大熵分类器(MaxEnt) | 第16-17页 |
| ·实体关系抽取性能评测 | 第17页 |
| ·小结 | 第17-19页 |
| 3 基于语义角色的实体关系抽取 | 第19-34页 |
| ·基于语义角色的实体关系抽取流程 | 第19-20页 |
| ·词法分析 | 第20页 |
| ·语义角色标注 | 第20-22页 |
| ·特征抽取 | 第22-26页 |
| ·常用特征 | 第22-23页 |
| ·语义角色特征 | 第23-24页 |
| ·特征抽取算法 | 第24-25页 |
| ·特征抽取举例 | 第25-26页 |
| ·特征向量构造 | 第26-27页 |
| ·基于语义角色的实体关系抽取方案 | 第27-29页 |
| ·实验 | 第29-33页 |
| ·实验设计 | 第29-30页 |
| ·实验数据 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 基于特征选择的实体关系抽取 | 第34-43页 |
| ·基于特征选择的实体关系抽取系统流程 | 第34-35页 |
| ·特征选择 | 第35-38页 |
| ·基于x2 统计(CHI)的特征选择 | 第35-36页 |
| ·基于信息增益(Information Gain,IG)的特征选择 | 第36-37页 |
| ·基于期望交叉熵(Expected Cross Entropy,CE)的特征选择 | 第37-38页 |
| ·基于特征选择的实体关系抽取方案 | 第38-40页 |
| ·实验 | 第40-42页 |
| ·实验设计 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 5 结论与展望 | 第43-45页 |
| ·论文的主要研究结论 | 第43页 |
| ·下一步研究工作的展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 附录 | 第50页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第50页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目目录 | 第50页 |