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微博話題人物關系知識圖譜構建研究
 
     論文目錄
 
摘要第5-6頁
Abstract第6-7頁
引言第14-15頁
第1章 緒論第15-19頁
    1.1 研究背景第15頁
    1.2 研究的目的及意義第15-18頁
        1.2.1 人物關系提取的研究第16-17頁
        1.2.2 知識圖譜的研究第17-18頁
    1.3 論文的組織結構第18-19頁
第2章 相關基礎知識介紹第19-26頁
    2.1 微博概述第19-21頁
        2.1.1 微博的介紹第19-20頁
        2.1.2 微博文本的特點第20-21頁
    2.2 知識圖譜相關技術第21-22頁
        2.2.1 知識圖譜的概念第21頁
        2.2.2 知識圖譜的構建第21-22頁
    2.3 實體關系抽取相關技術第22-24頁
        2.3.1 有監督的實體關系抽取第22-23頁
        2.3.2 半監督的實體關系抽取第23頁
        2.3.3 無監督的實體關系抽取第23頁
        2.3.4 遠程監督的實體關系抽取第23-24頁
    2.4 文本表示第24-25頁
        2.4.1 向量空間模型第24頁
        2.4.2 分布式表示模型第24-25頁
    2.5 本章小結第25-26頁
第3章 關系特征詞的提取第26-35頁
    3.1 人物關系抽取問題第26-27頁
    3.2 微博文本的預處理第27-28頁
        3.2.1 過濾無用信息第27頁
        3.2.2 中文分詞第27-28頁
        3.2.3 人名識別第28頁
    3.3 關系特征詞的提取第28-34頁
        3.3.1 基于依存句法抽取關系特征詞第29-32頁
        3.3.2 基于位置信息抽取關系特征詞第32頁
        3.3.3 基于微博主題抽取關系特征詞第32-33頁
        3.3.4 關系特征詞組的構建第33-34頁
    3.4 本章小結第34-35頁
第4章 關系特征詞組的優化和知識圖譜構建第35-45頁
    4.1 關系特征詞組的擴展第35-38頁
        4.1.1 滑動窗口下的相關定義第35頁
        4.1.2 頻繁項集的介紹第35-36頁
        4.1.3 同義詞識別第36頁
        4.1.4 基于Apriori的關系特征詞組擴展第36-38頁
    4.2 關系特征詞組的優化第38-41頁
        4.2.1 關系特征詞的權重第38-39頁
        4.2.2 關系特征詞組的優化第39-41頁
    4.3 微博話題人物關系知識圖譜的構建第41-44頁
        4.3.1 KNN的介紹第41頁
        4.3.2 相似度計算第41-42頁
        4.3.3 基于改進KNN的人物關系抽取第42-43頁
        4.3.4 微博話題人物關系知識圖譜的構建第43-44頁
    4.4 本章小結第44-45頁
第5章 實驗與分析第45-53頁
    5.1 實驗環境和數據第45-46頁
    5.2 實驗方法和結果第46-52頁
    5.3 實驗結果分析第52頁
    5.4 本章小結第52-53頁
結論第53-54頁
參考文獻第54-58頁
致謝第58-59頁
作者簡介及讀研期間主要科研成果第59頁

 
 
論文編號BS4276168,這篇論文共59
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