基于知识图谱的海量数据错误标签的纠正
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 表格索引 | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究意义及目的 | 第10-13页 |
| 1.1.1 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.2 应用意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 学术界现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 工业界现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 现有方法局限性 | 第16页 |
| 1.2.4 基于知识图谱的方法 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.1 知识图谱的构建 | 第17-18页 |
| 1.3.2 基于知识图谱的标签纠正算法 | 第18页 |
| 1.4 论文安排 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 知识图谱的构建 | 第20-30页 |
| 2.1 数据源 | 第21-22页 |
| 2.2 数据集的特征化 | 第22-24页 |
| 2.3 实体的抽取 | 第24-26页 |
| 2.4 实体关系的抽取 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于知识图谱的标签纠正 | 第30-46页 |
| 3.1 polishing 算法 | 第30-33页 |
| 3.2 基于知识图谱的标签纠正算法 | 第33-45页 |
| 3.2.1 知识图谱的模型 | 第34-37页 |
| 3.2.2 知识图谱的更新 | 第37-38页 |
| 3.2.3 实体词权重调整算法 | 第38-42页 |
| 3.2.4 标签纠正算法 | 第42-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第46-64页 |
| 4.1 实验平台 | 第46-47页 |
| 4.2 实验数据 | 第47-50页 |
| 4.3 性能衡量指标 | 第50-52页 |
| 4.4 结果与分析 | 第52-62页 |
| 4.4.1 算法对分类准确度的提升 | 第52-55页 |
| 4.4.2 算法对数据质量的提升 | 第55-60页 |
| 4.4.3 知识图谱分析深度的影响 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72-75页 |
| 附件 | 第75页 |
