基于统计滚雪球模型的知识挖掘理论与方法



基于统计滚雪球模型的知识挖掘理论与方法

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基于统计滚雪球模型的知识挖掘理论与方法

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-13页
图表目录及缩略语	第13-16页
插图目录	第13-14页
表格目录	第14-16页
第1章绪论	第16-25页
· 研究背景与研究意义	第16-21页
· 研究背景	第16-19页
· 研究意义	第19-21页
· 关键问题与研究任务	第21-23页
· 关键问题	第21-22页
· 研究任务	第22-23页
· 研究内容与结构安排	第23-25页
第2章统计滚雪球模型	第25-49页
· 简介	第25-28页
· 关系抽取任务介绍	第25-27页
· 相关工作	第27-28页
· 统计滚雪球模型架构	第28-32页
· 关系抽取问题定义	第28-29页
· 统计滚雪球模型架构	第29-32页
· 关系抽取统计模型	第32-39页
· 马尔可夫逻辑网络	第32-35页
· 联合推理	第35-39页
· 加速方法	第39页
· 产生和选择模板	第39-41页
· 产生模板	第39-41页
· 选择模板	第41页
· 实验	第41-48页
· 在Sent500 数据集上的实验	第41-45页
· 在Web1M 数据集上的实验	第45-48页
· 效率	第48页
· 本章小结	第48-49页
第3章实体与关系的联合抽取	第49-64页
· 简介	第49-53页
· 背景介绍	第49-52页
· 相关工作	第52-53页
· 问题定义	第53-55页
· 命名实体识别任务	第53-54页
· 命名实体识别与关系抽取联合优化任务	第54-55页
· 顺序模型	第55-57页
· 基于条件随机场的命名实体识别	第55-57页
· 基于统计滚雪球的关系抽取	第57页
· 联合抽取模型	第57-61页
· 关系模板特征	第58页
· 关系抽取特征	第58-59页
· 扩展模型	第59-61页
· 实验	第61-63页
· 数据集及实验方法	第61页
· 实验结果及讨论	第61-63页
· 本章小结	第63-64页
第4章摘要滚雪球模型	第64-85页
· 简介	第64-69页
· 背景介绍	第64-66页
· 相关工作	第66-67页
· 摘要滚雪球模型	第67-69页
· 问题定义	第69-71页
· 网页块	第69-70页
· 事实和摘要	第70-71页
· 联合摘要任务	第71页
· 系统架构	第71-74页
· 输入部分P1	第72页
· 迭代总结模型P2	第72-73页
· 后处理P3	第73-74页
· 联合摘要模型	第74-78页
· 事实抽取	第75-76页
· 摘要排名	第76页
· 联合摘要	第76-77页
· 推理与训练	第77-78页
· 实验	第78-84页
· 数据集	第78-79页
· 摘要-事实对偶性	第79-80页
· 联合摘要模型	第80-81页
· 自学习迭代框架	第81-82页
· 用户调研：覆盖率	第82-84页
· 本章小结	第84-85页
第5章命名实体搜索系统	第85-94页
· 系统功能介绍	第85-89页
· 大规模挖掘算法流程	第89-93页
· 本章小结	第93-94页
第6章总结与展望	第94-97页
· 论文总结	第94-95页
· 未来研究展望	第95-97页
参考文献	第97-103页
致谢	第103-104页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果	第104-105页
作者简介	第105-107页

本篇论文共107页，点击这进入下载页面。

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