面向科技情报分析的知识库构建方法研究

知识库构建论文 神经网络论文 强化学习论文 实体抽取论文
论文详情
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 知识库研究现状第11-13页
        1.2.2 实体抽取研究现状第13页
        1.2.3 实体关系抽取研究现状第13-15页
    1.3 论文主要工作及内容第15-16页
第2章 相关基础理论研究第16-26页
    2.1 神经网络相关理论第16-18页
        2.1.1 神经元第16-17页
        2.1.2 单层神经网络(感知器)第17页
        2.1.3 多层神经网络(深度学习)第17-18页
    2.2 句法分析相关理论第18-20页
    2.3 知识库构建的相关理论第20-23页
        2.3.1 实体链指第20-21页
        2.3.2 关系抽取第21-22页
        2.3.3 知识表示第22-23页
    2.4 本章小结第23-26页
第3章 基于CWATT-BiLSTM-LSTMd的实体抽取第26-44页
    3.1 研究概述第26-27页
    3.2 CWATT-BiLSTM-LSTMd模型第27-34页
        3.2.1 嵌入层第28-29页
        3.2.2 BiLSTM编码层第29-31页
        3.2.3 LSTMd解码层第31-32页
        3.2.4 模型优化及目标函数第32-34页
    3.3 实验第34-42页
        3.3.1 数据集及评价指标第34页
        3.3.2 实体类型及标注方式第34-36页
        3.3.3 实验参数设置第36页
        3.3.4 实验结果与分析第36-42页
    3.4 本章小结第42-44页
第4章 基于强化深度学习的实体关系抽取第44-62页
    4.1 研究概述第44-45页
    4.2 RL-TreeLSTM模型第45-50页
        4.2.1 选择器第46-48页
        4.2.2 分类器第48-50页
        4.2.3 模型优化第50页
    4.3 知识库构建第50-52页
        4.3.1 数据的获取第50-51页
        4.3.2 知识库整体结构第51-52页
    4.4 实验第52-60页
        4.4.1 数据集及评价指标第52-53页
        4.4.2 实验参数设置第53-54页
        4.4.3 实验结果与分析第54-59页
        4.4.4 实例分析第59-60页
    4.5 本章小结第60-62页
结论第62-64页
参考文献第64-70页
致谢第70页
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