實(shí)體關(guān)系識(shí)別和自動(dòng)文本摘要作為目前信息抽取領(lǐng)域的兩個(gè)典型應(yīng)用被越來越多的學(xué)者所關(guān)注。其中,實(shí)體關(guān)系識(shí)別任務(wù)是從文本中識(shí)別出實(shí)體詞及實(shí)體詞間的關(guān)系,但目前的研究大都針對簡單場景展開,如一句話只包含一個(gè)關(guān)系的情況,而鮮有對復(fù)雜場景的深入探討。自動(dòng)文本摘要任務(wù)通過對輸入文本進(jìn)行語義分析形成摘要來提高用戶的閱讀效率,但目前針對自動(dòng)文本摘要的研究仍然面臨較多挑戰(zhàn),包括生成摘要的可讀性差、生成摘要和原始文本的核心內(nèi)容不符、生成摘要中重復(fù)元組較多等問題。針對上述兩個(gè)任務(wù)存在的問題,本論文提出了基于多標(biāo)簽技術(shù)的多實(shí)體關(guān)系識(shí)別方法用以處理復(fù)雜場景的實(shí)體關(guān)系識(shí)別任務(wù);提出了基于累積注意力機(jī)制的自動(dòng)文本摘要方法在生成摘要的可讀性、與原文內(nèi)容相關(guān)度等指標(biāo)上進(jìn)行提升,具體包括如下三點(diǎn)工作:(1)提出了一種新的基于多標(biāo)簽技術(shù)的多實(shí)體關(guān)系識(shí)別方法,以提升在復(fù)雜場景下的實(shí)體關(guān)系識(shí)別性能。該方法結(jié)合新的多標(biāo)簽損失函數(shù)和Sigmoid損失函數(shù)來共同訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),使得在多標(biāo)簽分類過程中引入更多的標(biāo)簽關(guān)聯(lián)信息,同時(shí)針對樣本不平衡問題進(jìn)行權(quán)重優(yōu)化以提高模型的學(xué)習(xí)能力。本論文在實(shí)體關(guān)系識(shí)別公開數(shù)據(jù)集NYT上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)論證,結(jié)果顯示本...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
中英文縮略詞對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 實(shí)體關(guān)系識(shí)別任務(wù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 實(shí)體關(guān)系識(shí)別任務(wù)存在問題及研究挑戰(zhàn)
        1.2.3 自動(dòng)文本摘要任務(wù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.4 自動(dòng)文本摘要任務(wù)存在問題及研究挑戰(zhàn)
    1.3 研究內(nèi)容概述
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 實(shí)體關(guān)系識(shí)別任務(wù)及相關(guān)技術(shù)
    2.1 實(shí)體關(guān)系識(shí)別任務(wù)概述
    2.2 評測標(biāo)準(zhǔn)
    2.3 數(shù)據(jù)集和工具
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于多標(biāo)簽技術(shù)的多實(shí)體關(guān)系識(shí)別模型
    3.1 基于多標(biāo)簽技術(shù)的多實(shí)體關(guān)系識(shí)別模型研究與實(shí)現(xiàn)
        3.1.1 具體研究挑戰(zhàn)
        3.1.2 整體解決方案
        3.1.3 主要研究內(nèi)容
        3.1.4 關(guān)鍵技術(shù)
    3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析
        3.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集介紹
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)置
        3.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 自動(dòng)文本摘要任務(wù)及相關(guān)技術(shù)
    4.1 自動(dòng)文本摘要任務(wù)概述
    4.2 評測標(biāo)準(zhǔn)
    4.3 數(shù)據(jù)集和工具
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于累積注意力機(jī)制的自動(dòng)文本摘要模型
    5.1 基于累積注意力機(jī)制的自動(dòng)文本摘要模型研究與實(shí)現(xiàn)
        5.1.1 具體研究挑戰(zhàn)
        5.1.2 整體解決方案
        5.1.3 主要研究內(nèi)容
        5.1.4 關(guān)鍵技術(shù)
    5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集介紹
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)置
        5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 多實(shí)體關(guān)系識(shí)別及自動(dòng)文本摘要演示平臺(tái)搭建
    6.1 關(guān)鍵技術(shù)
    6.2 整體框架
        6.2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊
        6.2.2 模型處理模塊
        6.2.3 Web后臺(tái)及UI模塊
    6.3 平臺(tái)演示
    6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 工作總結(jié)
    7.2 研究與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
專利申請情況



本文編號(hào)：3946168