融合句义特征的事件关系强度计算方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 图索引 | 第11-12页 |
| 表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·研究历史和现状 | 第14-18页 |
| ·事件抽取研究历史和现状 | 第14-16页 |
| ·事件关系识别研究历史和现状 | 第16-17页 |
| ·总结与分析 | 第17-18页 |
| ·研究内容和结构安排 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第18页 |
| ·结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 涉及的理论与技术基础 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·句义结构模型 | 第20-22页 |
| ·句义结构模型概念 | 第20-21页 |
| ·句义结构分析 | 第21-22页 |
| ·文本表示模型 | 第22-25页 |
| ·布尔模型 | 第22-23页 |
| ·向量空间模型 | 第23-24页 |
| ·N-Gram 模型 | 第24页 |
| ·潜在语义分析模型 | 第24-25页 |
| ·序列标注模型 | 第25-29页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第25-26页 |
| ·最大熵马尔科夫模型 | 第26-27页 |
| ·条件随机场模型 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 融合句义特征的事件抽取 | 第30-45页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·相关工作 | 第30-33页 |
| ·主要技术与方法 | 第30-32页 |
| ·问题分析与提出 | 第32-33页 |
| ·算法设计 | 第33-40页 |
| ·算法原理 | 第33-34页 |
| ·文本预处理 | 第34页 |
| ·触发词识别 | 第34-36页 |
| ·事件元素识别 | 第36-37页 |
| ·事件抽取 | 第37-40页 |
| ·实验分析 | 第40-44页 |
| ·数据源和实验条件 | 第40页 |
| ·评价方法 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 事件关系强度计算 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·相关工作 | 第45-48页 |
| ·主要技术与方法 | 第45-47页 |
| ·问题分析与提出 | 第47-48页 |
| ·算法设计 | 第48-52页 |
| ·算法原理 | 第48页 |
| ·预处理 | 第48-49页 |
| ·向量表示优化 | 第49-50页 |
| ·关系强度计算 | 第50-51页 |
| ·关系强度图构建 | 第51-52页 |
| ·实验分析 | 第52-54页 |
| ·实验目的和数据源 | 第52页 |
| ·实验环境和条件 | 第52页 |
| ·评价方法 | 第52-53页 |
| ·实验过程和参数 | 第53页 |
| ·实验结果和结论 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第5章 原型系统设计与实现 | 第55-66页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·系统总体设计 | 第55-58页 |
| ·技术路线和设计原则 | 第55-56页 |
| ·目标和功能需求 | 第56页 |
| ·系统的总体结构 | 第56-58页 |
| ·关键功能模块实现 | 第58-63页 |
| ·触发词识别 | 第58-60页 |
| ·事件抽取 | 第60-62页 |
| ·事件向量表示 | 第62-63页 |
| ·实验分析 | 第63-65页 |
| ·句义特征对事件关系强度计算影响分析实验 | 第63-64页 |
| ·事件抽取及其关系强度计算综合实验 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结束语 | 第66-69页 |
| ·全文总结 | 第66-67页 |
| ·工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 学习期间发表的学术论文与研究成果清单 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
