本文關(guān)鍵詞：面向社會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的人物關(guān)系抽取方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人物關(guān)系抽取是信息抽取領(lǐng)域的熱門(mén)研究方向之一,指的是從非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的文本中識(shí)別用戶感興趣的人物關(guān)系,并以結(jié)構(gòu)化的形式進(jìn)行存儲(chǔ)的過(guò)程。在這個(gè)信息爆炸的大數(shù)據(jù)時(shí)代,需要信息抽取技術(shù)快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)形式多樣的人物關(guān)系,為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及其他相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用研究奠定基礎(chǔ)。本文對(duì)基于堆疊降噪自動(dòng)編碼器的人物關(guān)系抽取方法進(jìn)行了深入研究,并在此基礎(chǔ)上對(duì)基于人物關(guān)系抽取技術(shù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法進(jìn)行了研究,主要研究?jī)?nèi)容歸納如下:首先,提出了基于互動(dòng)百科的人物關(guān)系語(yǔ)料自動(dòng)生成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,對(duì)數(shù)據(jù)抓取、網(wǎng)頁(yè)正文抽取、文本分析處理、人物關(guān)系語(yǔ)料生成四個(gè)模塊進(jìn)行了詳細(xì)的論述與設(shè)計(jì);提出了由語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)(LTP)和NLPIR漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)相結(jié)合并協(xié)同互動(dòng)百科進(jìn)一步確認(rèn)的人名對(duì)識(shí)別算法以及基于互動(dòng)百科的人物關(guān)系類(lèi)型識(shí)別算法。其次,研究了基于堆疊降噪自動(dòng)編碼器的人物關(guān)系抽取方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方式對(duì)該方法的性能進(jìn)行了評(píng)估。在句子級(jí)別的人物關(guān)系抽取中,針對(duì)特征詞過(guò)少導(dǎo)致特征向量高度稀疏這一問(wèn)題,提出了基于同義詞詞林?jǐn)U展特征詞規(guī)模的緩解方法;考察了詞特征、詞性特征、相鄰位置特征、依存句法特征和語(yǔ)義特征對(duì)人物關(guān)系抽取性能的貢獻(xiàn);探究了不同網(wǎng)絡(luò)深度的堆疊降噪自動(dòng)編碼器的人物關(guān)系識(shí)別效果。最后,研究了基于人物關(guān)系抽取技術(shù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法,構(gòu)建了適合大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)矩陣并通過(guò)社群圖的形式對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建效果進(jìn)行了展示。本文提出的基于互動(dòng)百科的人物關(guān)系語(yǔ)料自動(dòng)生成系統(tǒng),為后續(xù)的基于堆疊降噪自動(dòng)編碼器的人物關(guān)系抽取模型的參數(shù)訓(xùn)練以及性能測(cè)試所需的語(yǔ)料提供了一個(gè)語(yǔ)料自動(dòng)獲取工具;提出的基于人物關(guān)系抽取技術(shù)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的方法適用于利用大規(guī)�；ヂ�(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步分析應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 人物實(shí)體識(shí)別 人物關(guān)系抽取 降噪自動(dòng)編碼器 深度學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：西藏大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及面臨的問(wèn)題11-15
• 1.2.1 人物關(guān)系抽取研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 堆疊降噪自動(dòng)編碼器研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)16-17
• 第二章相關(guān)知識(shí)概述17-26
• 2.1 堆疊降噪自動(dòng)編碼器17-19
• 2.2 爬蟲(chóng)技術(shù)19-20
• 2.3 網(wǎng)頁(yè)正文抽取技術(shù)20-22
• 2.4 自然語(yǔ)言處理22-25
• 2.4.1 分詞22-23
• 2.4.2 句法分析23
• 2.4.3 語(yǔ)義角色標(biāo)注23-24
• 2.4.4 同義詞詞林24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章基于互動(dòng)百科的人物關(guān)語(yǔ)料自動(dòng)生成系統(tǒng)設(shè)計(jì)26-39
• 3.1 系統(tǒng)工作流程26-27
• 3.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)27-28
• 3.3 數(shù)據(jù)抓取模塊的設(shè)計(jì)28-32
• 3.3.1 數(shù)據(jù)源網(wǎng)站的選擇29
• 3.3.2 爬蟲(chóng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)29-32
• 3.4 網(wǎng)頁(yè)正文抽取模塊的設(shè)計(jì)32-33
• 3.5 文本分析處理模塊的設(shè)計(jì)33-36
• 3.6 人物關(guān)系語(yǔ)料生成模塊的設(shè)計(jì)36-38
• 3.7 本章小結(jié)38-39
• 第四章基于SDAs的人物關(guān)系抽取方法研究39-63
• 4.1 特征抽取39-48
• 4.1.1 向量空間模型39-40
• 4.1.2 特征向量構(gòu)造40-48
• 4.2 基于SDAs的人物關(guān)系識(shí)別模型48-52
• 4.2.1 SDAs網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練48-50
• 4.2.2 SDAs網(wǎng)絡(luò)微調(diào)50-51
• 4.2.3 基于SDAs網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人物關(guān)系抽取51-52
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析52-58
• 4.3.1 單項(xiàng)特征對(duì)人物關(guān)系抽取的效果53-56
• 4.3.2 多個(gè)特征組合對(duì)人物關(guān)系抽取的效果56-57
• 4.3.3 SDAs網(wǎng)絡(luò)的深度對(duì)人物關(guān)系抽取的效果57-58
• 4.4 基于人物關(guān)系抽取技術(shù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建58-61
• 4.4.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)59-60
• 4.4.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流程60-61
• 4.4.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)效果展示61
• 4.5 本章小結(jié)61-63
• 第五章總結(jié)與展望63-65
• 5.1 研究工作總結(jié)63
• 5.2 下一步工作展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 攻讀學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表的論文71-72
• 攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目72-73
• 致謝73

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