| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-17页 |
| 1.3.1 确定主实体和副实体 | 第15页 |
| 1.3.2 抽取实体间关系 | 第15页 |
| 1.3.3 针对抽取结果的结果评测 | 第15-16页 |
| 1.3.4 拟解决的关键科学问题 | 第16页 |
| 1.3.5 本文的创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的结构与安排 | 第17-18页 |
| 第二章 开放式中文实体关系抽取研究方法 | 第18-24页 |
| 2.1 基于机器学习的实体关系抽取 | 第18-21页 |
| 2.1.1 有监督的关系抽取 | 第18-20页 |
| 2.1.2 无监督的关系抽取 | 第20页 |
| 2.1.3 弱监督的关系抽取 | 第20-21页 |
| 2.2 SCOERE(Chinese Open Entity Relation Extraction) | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于条件随机场的开放式中文实体关系抽取方法 | 第24-43页 |
| 3.1 相关理论介绍 | 第24-33页 |
| 3.1.1 图模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 隐马尔科夫模型 | 第25-27页 |
| 3.1.3 判别模型和生成模型 | 第27-29页 |
| 3.1.4 从判别模型和HMMs过渡到线性链CRFs | 第29-31页 |
| 3.1.5 从线性链CRFs到广义CRFs | 第31-32页 |
| 3.1.6 参数估计 | 第32页 |
| 3.1.7 推断 | 第32-33页 |
| 3.2 工具 | 第33-35页 |
| 3.2.1 语料格式和特征模板 | 第33-34页 |
| 3.2.2 MALLET工具使用 | 第34-35页 |
| 3.3 特征提取 | 第35-38页 |
| 3.4 构造元组 | 第38-39页 |
| 3.5 实验 | 第39-42页 |
| 3.5.1 实验流程图 | 第39页 |
| 3.5.2 语料准备 | 第39页 |
| 3.5.3 评价标准 | 第39-40页 |
| 3.5.4 确定参数 | 第40页 |
| 3.5.5 实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 Bootstrap算法 | 第43-51页 |
| 4.1 相关的理论知识 | 第43-45页 |
| 4.1.1 模式和关系的二元性 | 第43-44页 |
| 4.1.2 双重迭代模式关系提取 | 第44-45页 |
| 4.2 基于Bootstrap的开放式中文实体关系抽取方法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 Bootstrap系统框架 | 第46页 |
| 4.2.2 构造模式 | 第46-47页 |
| 4.2.3 Bootstrap算法伪代码 | 第47-48页 |
| 4.3 实验 | 第48-50页 |
| 4.3.1 语料准备 | 第48页 |
| 4.3.2 实验方法 | 第48页 |
| 4.3.3 评价标准 | 第48页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56页 |
