面向数据稀疏问题的英文事件抽取研究



面向数据稀疏问题的英文事件抽取研究

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面向数据稀疏问题的英文事件抽取研究

论文目录
中文摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 研究现状和相关工作	第11-14页
1.3 主要研究内容	第14-16页
1.4 论文的组织结构	第16-17页
第二章任务定义及评价标准	第17-22页
2.1 语料资源	第17页
2.2 任务定义	第17-20页
2.3 评价标准	第20-21页
2.4 本章小结	第21-22页
第三章利用框架语义知识优化事件抽取	第22-37页
3.1 引言和动机	第22-24页
3.2 框架语义知识库FrameNet简介	第24-26页
3.3 基于框架语义知识的事件抽取方法	第26-31页
3.3.1 框架类型识别模型	第27-28页
3.3.2 事件类型识别模型	第28-30页
3.3.3 协作判定事件类型模型	第30-31页
3.4 实验	第31-36页
3.4.1 实验数据与评测方法	第31页
3.4.2 实验系统设置	第31-32页
3.4.3 框架概率映射的阈值训练	第32-33页
3.4.4 特征选择实验	第33-34页
3.4.5 测试结果与分析	第34-36页
3.5 本章小结	第36-37页
第四章基于主动学习的事件抽取方法	第37-53页
4.1 引言和动机	第37-39页
4.2 基于Co-Testing主动学习的事件抽取方法	第39-41页
4.2.1 基于触发词级事件类型分类不确定度的主动学习方法	第39-40页
4.2.2 基于句子级事件类型分类不确定度的主动学习方法	第40页
4.2.3 基于Co-Testing的主动学习方法	第40-41页
4.3 基于串行模型主动学习的事件抽取方法	第41-43页
4.4 基于联合模型主动学习的事件抽取方法	第43-47页
4.4.1 基于结构化感知机的事件抽取联合模型	第44-46页
4.4.2 基于联合模型的主动学习方法	第46-47页
4.5 实验	第47-52页
4.5.1 实验数据与评测方法	第47-48页
4.5.2 实验系统设置	第48-49页
4.5.3 实验结果与分析	第49-52页
4.6 本章小结	第52-53页
第五章统计和词典相结合的事件抽取方法	第53-65页
5.1 引言和动机	第53-55页
5.2 统计和词典相结合的事件抽取方法	第55-59页
5.2.1 触发词分类	第55-58页
5.2.2 事件真伪性识别	第58-59页
5.3 实验	第59-64页
5.3.1 实验数据与评测方法	第59页
5.3.2 触发词分类实验设置	第59-60页
5.3.3 高置信度词典特征的阈值选择实验	第60-61页
5.3.4 触发词分类实验结果与分析	第61-63页
5.3.5 事件真伪性识别实验结果与分析	第63-64页
5.4 本章小结	第64-65页
第六章总结与展望	第65-68页
6.1 工作总结	第65-66页
6.2 工作展望	第66-68页
参考文献	第68-74页
攻读学位期间公开发表的论文	第74-75页
致谢	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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