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基于Web文本和知识图谱的实体摘要

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 引言第18-27页
    1.1 研究背景第18-19页
    1.2 研究意义第19-22页
        1.2.1 应用和前景第19-20页
        1.2.2 要求与挑战第20-22页
    1.3 研究内容第22-24页
    1.4 本文的主要贡献第24-25页
    1.5 论文组织第25页
    1.6 本章小结第25-27页
第二章 背景知识及研究现状第27-42页
    2.1 基于文本的实体摘要第29-32页
    2.2 知识图谱中的实体第32-39页
        2.2.1 实体抽取第33-36页
        2.2.2 知识图谱的词向量表示方法第36-39页
    2.3 基于知识图谱的实体摘要第39-40页
    2.4 本章小结第40-42页
第三章 多事件实体摘要第42-68页
    3.1 引言第42-44页
    3.2 问题定义第44-46页
    3.3 多事件摘要生成方法第46-50页
        3.3.1 总体框架第46-48页
        3.3.2 事件关键词集合生成第48-50页
    3.4 事件摘要第50-55页
        3.4.1 覆盖率和精简度第52-53页
        3.4.2 词集覆盖问题第53-54页
        3.4.3 优化算法第54-55页
    3.5 实验分析第55-66页
        3.5.1 数据集第56-57页
        3.5.2 基准方法第57页
        3.5.3 评价指标第57-58页
        3.5.4 事件生成中的参数调优第58-60页
        3.5.5 收敛和精简度第60-63页
        3.5.6 性能比较第63-66页
    3.6 本章小结第66-68页
第四章 上下文感知的实体摘要第68-88页
    4.1 引言第68-70页
    4.2 问题定义第70-72页
        4.2.1 实体摘要第70-71页
        4.2.2 上下文感知实体摘要第71-72页
    4.3 上下文感知实体摘要生成方法第72-78页
        4.3.1 总体框架第72-74页
        4.3.2 肖像生成第74-76页
        4.3.3 特征选择第76-78页
    4.4 实验分析第78-86页
        4.4.1 数据集第79-81页
        4.4.2 测试基准第81页
        4.4.3 评价方法第81-82页
        4.4.4 实验结果和分析第82-86页
    4.5 本章小结第86-88页
第五章 跨知识图谱的实体摘要第88-115页
    5.1 引言第88-92页
    5.2 问题定义第92-93页
    5.3 跨知识图谱的实体摘要生成方法第93-102页
        5.3.1 总体框架第93-95页
        5.3.2 候选集生成第95-97页
        5.3.3 实体匹配第97-102页
        5.3.4 实体摘要第102页
    5.4 实验分析第102-114页
        5.4.1 数据集介绍与模型训练第102-104页
        5.4.2 实体匹配结果和分析第104-111页
        5.4.3 实体摘要结果和分析第111-112页
        5.4.4 用例分析第112-114页
    5.5 本章小结第114-115页
第六章 EntitySummarizer:基于Web的实体摘要系统第115-125页
    6.1 系统设计第115-117页
    6.2 系统实现第117-121页
        6.2.1 数据获取层第117-118页
        6.2.2 知识分析层第118-119页
        6.2.3 实体摘要层第119-120页
        6.2.4 查询处理层第120-121页
    6.3 原型系统演示第121-124页
    6.4 本章小结第124-125页
第七章 总结与展望第125-129页
    7.1 总结第125-127页
    7.2 展望第127-129页
参考文献第129-141页
致谢第141-144页
发表论文和科研情况第144页

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