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中文事件同指消解方法研究

中文摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景和意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 研究现状简介第12-15页
        1.2.1 语言学方法第12页
        1.2.2 机器学习方法第12-14页
        1.2.3 中文研究现状第14-15页
    1.3 本文研究内容第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-17页
第二章 事件同指消解相关知识第17-27页
    2.1 相关任务简介第17-19页
        2.1.1 事件抽取第17页
        2.1.2 论元识别第17-18页
        2.1.3 事件同指消解第18页
        2.1.4 事件时序关系识别第18-19页
    2.2 事件对分类模型第19-21页
        2.2.1 最大熵原理第19-20页
        2.2.2 条件随机场第20-21页
    2.3 整数线性规划第21-22页
    2.4 联合推理模型第22页
    2.5 语料库与评价标准第22-26页
        2.5.1 ACE语料库第23-25页
        2.5.2 MUC-6 评价标准第25页
        2.5.3 交叉验证第25-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第三章 基于特征方法的事件同指消解第27-39页
    3.1 问题描述第27-28页
    3.2 方法简介第28-29页
    3.3 事件消解的特征第29-34页
        3.3.1 基本特征第30-31页
        3.3.2 新增特征第31-34页
    3.4 实验结果与分析第34-38页
        3.4.1 实验设计第34-35页
        3.4.2 实验结果及分析第35-37页
        3.4.3 不同事件类别分析第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于全局优化的事件同指消解方法第39-49页
    4.1 问题描述及相关工作第39-40页
    4.2 方法简介第40-41页
        4.2.1 基准系统第40页
        4.2.2 全局优化框架第40-41页
    4.3 全局优化模型第41-45页
        4.3.1 优化目标函数第41-42页
        4.3.2 基本约束条件第42页
        4.3.3 扩展约束条件第42-45页
    4.4 实验结果与分析第45-48页
        4.4.1 实验设计第45页
        4.4.2 实验结果与分析第45-46页
        4.4.3 扩展约束分析第46-48页
    4.5 本章小结第48-49页
第五章 联合学习推理模型第49-66页
    5.1 研究内容简介第49-50页
        5.1.1 与事件时序关系识别结合第49-50页
        5.1.2 与事件论元识别结合第50页
    5.2 研究现状与分析第50-52页
        5.2.1 事件时序识别研究现状第50-51页
        5.2.2 事件论元识别研究现状第51页
        5.2.3 事件同指消解研究现状分析第51-52页
    5.3 事件同指消解与时序关系识别联合推理第52-58页
        5.3.1 问题描述第52-53页
        5.3.2 事件同指消解与时序识别联合推理模型第53-54页
        5.3.3 联合推理约束条件第54-56页
        5.3.4 实验结果与分析第56-58页
        5.3.5 小结第58页
    5.4 事件同指消解与论元识别联合推理第58-65页
        5.4.1 问题描述第59页
        5.4.2 事件同指消解与论元识别联合推理模型第59-60页
        5.4.3 联合推理约束条件第60-61页
        5.4.4 实验结果与分析第61-64页
        5.4.5 小结第64-65页
    5.5 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-69页
    6.1 研究工作总结第66-67页
    6.2 下一步工作展望第67-69页
参考文献第69-74页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第74页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第74-75页
致谢第75-76页

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