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领域实体上下位关系自动获取研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 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 命名实体识别国内外研究现状第12-14页
        1.2.2 实体上下位关系抽取国内外研究现状第14-15页
    1.3 本文的研究内容第15-17页
    1.4 论文的组织第17页
    1.5 论文主要创新点第17-19页
第二章 相关理论与技术介绍第19-27页
    2.1 文本预处理第19页
    2.2 依存分析和语义角色标注第19-20页
    2.3 Bootstrapping方法第20-21页
    2.4 维基百科的结构第21-22页
    2.5 条件随机场的原理第22-23页
    2.6 支持向量机的原理第23-26页
        2.6.1 统计学习理论第23-24页
        2.6.2 支持向量机理论第24-26页
    2.7 本章小结第26-27页
第三章 基于非结构化文本的上下位关系实体对抽取第27-41页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 领域命名实体上下位关系抽取方法和框架第28-29页
        3.2.1 抽取方法第28-29页
        3.2.2 整体框架第29页
    3.3 基于条件随机场模型的候选领域命名实体抽取第29-31页
        3.3.1 候选领域命名实体的抽取过程第30页
        3.3.2 特征选择及规则标记第30-31页
    3.4 使用模式抽取上下位关系候选句第31-33页
        3.4.1 使用bootstrapping方法抽取模式第31-33页
        3.4.2 模式匹配抽取候选句第33页
    3.5 抽取简单句中上下位关系实体对第33-35页
        3.5.1 在简单句中抽取领域命名实体上下位关系第34页
        3.5.2 特征选择及规则标记第34-35页
    3.6 抽取复杂句外层上下位关系领域命名实体对第35-36页
    3.7 实验和分析第36-39页
        3.7.1 数据准备和处理步骤第36-37页
        3.7.2 评价标准第37页
        3.7.3 实验设计和结果分析第37-39页
    3.8 本章小结第39-41页
第四章 基于半结构化文本的上下位关系实体对抽取第41-51页
    4.1 引言第41-42页
    4.2 领域命名实体抽取第42-44页
        4.2.1 抽取页面中的领域命名实体第42-43页
        4.2.2 利用CRF抽取页面中的领域命名实体第43-44页
    4.3 构建并完善层次结构中的上下位关系实体对第44-45页
        4.3.1 构建层次结构第44-45页
        4.3.2 利用模式过滤层次结构第45页
        4.3.3 扩充层次结构第45页
    4.4 利用支持向量机获取上下位关系第45-48页
        4.4.1 词特征选取和规则标记第46页
        4.4.2 词性特征选取和规则标记第46-47页
        4.4.3 知网概念特征选取和规则标记第47-48页
    4.5 实验与分析第48-50页
        4.5.1 数据准备和预处理第48页
        4.5.2 评价标准第48-49页
        4.5.3 实验设计和结果分析第49-50页
    4.6 本章小结第50-51页
第五章 领域实体上下位关系抽取原型系统的设计与实现第51-57页
    5.1 引言第51页
    5.2 系统架构第51-52页
    5.3 数据收集第52-53页
    5.4 系统功能第53-56页
    5.5 本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-61页
    6.1 论文总结第57-58页
    6.2 下一步工作第58-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-69页
附录A (攻读学位期间发表的论文和软著)第69-71页
附录B (攻读学位期间参加的科研项目)第71页

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