| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 人物信息抽取研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 人物活动事件的组织研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第17-28页 |
| 2.1 分词及实体识别 | 第17-18页 |
| 2.1.1 分词 | 第17-18页 |
| 2.1.2 命名实体识别 | 第18页 |
| 2.2 文本聚类 | 第18-22页 |
| 2.2.1 文本模型表示 | 第18-20页 |
| 2.2.2 文本距离度量 | 第20-21页 |
| 2.2.3 聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.3 关系抽取 | 第22-23页 |
| 2.4 句法分析 | 第23-25页 |
| 2.4.1 短语结构句法树 | 第23-24页 |
| 2.4.2 依存句法树 | 第24-25页 |
| 2.5 词汇语义相似度 | 第25-27页 |
| 2.5.1 同义词词林 | 第25-26页 |
| 2.5.2 基于同义词词林的相似度计算 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于规则匹配与句法树结合的人物关系抽取 | 第28-47页 |
| 3.1 数据预处理 | 第28-33页 |
| 3.1.1 分词及词性标注 | 第30页 |
| 3.1.2 基于同义词词林的关系词库的建立 | 第30-32页 |
| 3.1.3 人物关系候选句提取 | 第32-33页 |
| 3.2 基于规则匹配的人物关系抽取 | 第33-36页 |
| 3.2.1 规则库构建 | 第33-35页 |
| 3.2.2 正则表达式建立 | 第35页 |
| 3.2.3 基于规则匹配的人物关系抽取 | 第35-36页 |
| 3.3 基于句法树的人物关系抽取 | 第36-45页 |
| 3.3.1 基于Stanford Parser句法树的构建 | 第36-38页 |
| 3.3.2 句法树剪枝 | 第38-40页 |
| 3.3.3 基于SPT树的人物关系抽取 | 第40-45页 |
| 3.4 人物关系确定 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于时间的人物事件发现 | 第47-58页 |
| 4.1 文本特征提取与表示 | 第48-50页 |
| 4.1.1 词性及停用词过滤 | 第48页 |
| 4.1.2 文本特征表示 | 第48-50页 |
| 4.2 文本相似度计算 | 第50-51页 |
| 4.3 基于时间的人物事件发现 | 第51-53页 |
| 4.4 人物热度及情感倾向分析 | 第53-57页 |
| 4.4.1 人物热度分析 | 第53-55页 |
| 4.4.2 人物情感倾向分析 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第58-71页 |
| 5.1 实验设计 | 第58-60页 |
| 5.1.1 实验环境说明 | 第58页 |
| 5.1.2 数据来源 | 第58-59页 |
| 5.1.3 评测标准 | 第59-60页 |
| 5.2 人物关系抽取实验结果及分析 | 第60-65页 |
| 5.2.1 路径阈值的选取实验 | 第60-61页 |
| 5.2.2 人物关系抽取结果的精度与性能对比 | 第61-64页 |
| 5.2.3 与其他方法对比 | 第64-65页 |
| 5.3 基于时间的人物事件发现实验 | 第65-69页 |
| 5.3.1 不同阈值下的聚类个数对比 | 第65-66页 |
| 5.3.2 不同阈值下聚类结果对比 | 第66页 |
| 5.3.3 论文算法与基于关键词的聚类算法比较 | 第66-69页 |
| 5.4 人物情感倾向分析实验 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78-79页 |