基于信息抽取的实体知识库系统研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外信息抽取研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 中文信息抽取研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 实体知识库系统及相关技术 | 第16-36页 |
| 2.1 系统整体结构 | 第16-17页 |
| 2.2 数据抓取部分 | 第17-20页 |
| 2.2.1 维基百科数据抓取 | 第18-19页 |
| 2.2.2 新闻数据抓取 | 第19-20页 |
| 2.3 信息抽取相关技术 | 第20-35页 |
| 2.3.1 命名实体抽取 | 第20-30页 |
| 2.3.2 实体关系抽取 | 第30-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 基于CRF的命名实体识别 | 第36-54页 |
| 3.1 命名实体特征 | 第36-38页 |
| 3.2 命名实体识别模型 | 第38-42页 |
| 3.2.1 命名实体识别流程 | 第39-40页 |
| 3.2.2 地名实体识别校准 | 第40-41页 |
| 3.2.3 组织机构实体识别校准 | 第41-42页 |
| 3.3 CRF模型训练算法 | 第42-43页 |
| 3.3.1 CRF模型参数估计 | 第42-43页 |
| 3.3.2 CRF模型训练 | 第43页 |
| 3.4 特征集的构建 | 第43-47页 |
| 3.4.1 训练语料的转换 | 第44页 |
| 3.4.2 特征模板 | 第44-47页 |
| 3.5 特征选择 | 第47-48页 |
| 3.6 实验及结果 | 第48-52页 |
| 3.6.1 评价标准 | 第48-49页 |
| 3.6.2 实验及结果分析 | 第49-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-54页 |
| 4 无监督实体关系抽取 | 第54-72页 |
| 4.1 实体关系抽取模型 | 第54-55页 |
| 4.2 实体关系对筛选 | 第55-56页 |
| 4.3 关系特征词提取 | 第56-59页 |
| 4.4 关系特征词聚类 | 第59-64页 |
| 4.4.1 聚类技术 | 第60-61页 |
| 4.4.2 无监督关系抽取聚类方法 | 第61-62页 |
| 4.4.3 基于词向量的AP聚类 | 第62-64页 |
| 4.5 实验及结果 | 第64-70页 |
| 4.5.1 评价标准 | 第65-66页 |
| 4.5.2 实验及结果分析 | 第66-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 5 总结及展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |
