基于半监督学习的文本实体关系抽取研究



基于半监督学习的文本实体关系抽取研究

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基于半监督学习的文本实体关系抽取研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	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11-13页
1.2.1 基于模式匹配的方法	第11页
1.2.2 基于机器学习的方法	第11-13页
1.3 论文的研究内容与组织结构	第13-16页
1.3.1 论文的研究内容	第13-14页
1.3.2 论文的组织结构	第14-16页
第2章相关知识综述	第16-30页
2.1 信息抽取基础	第16-19页
2.1.1 实体概念及类型	第16页
2.1.2 信息抽取框架	第16-19页
2.2 实体关系抽取	第19-29页
2.2.1 关系抽取概述	第19-21页
2.2.2 样本表示方法	第21-24页
2.2.3 关系抽取机器学习算法	第24-26页
2.2.4 基于半监督学习的模型训练方法	第26-28页
2.2.5 关系抽取评价指标	第28-29页
2.3 本章小结	第29-30页
第3章基于半监督学习的文本实体关系抽取	第30-50页
3.1 实体关系抽取框架	第30-31页
3.2 特征向量的构造方法	第31-36页
3.2.1 特征选取	第31-34页
3.2.2 特征向量构造	第34-36页
3.3 训练样本集剪裁	第36-42页
3.3.1 样本剪辑综述	第36-37页
3.3.2 融合去噪与欠采样的剪裁方法	第37-42页
3.4 基于半监督协同训练的模型构建	第42-49页
3.4.1 基于信息熵和代表性的样本筛选	第42-45页
3.4.2 改进的协同训练方法	第45-49页
3.5 本章小结	第49-50页
第4章实验设计与分析	第50-60页
4.1 实验准备	第50-52页
4.1.1 关系类型定义	第50-51页
4.1.2 实验训练集	第51页
4.1.3 实验工具	第51-52页
4.2 样本优化实验	第52-55页
4.2.1 实验设计与参数设置	第52页
4.2.2 实验结果及分析	第52-55页
4.3 协同训练实验	第55-58页
4.3.1 实验对象及内容	第55页
4.3.2 实验结果及分析	第55-58页
4.4 本章小结	第58-60页
结论	第60-62页
参考文献	第62-68页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第68-70页
致谢	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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