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《长沙理工大学》 2018年
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根据卷积神经网络的弱监督联络抽取要害技能研讨

曾浚芯  
【摘要】:跟着互联网技能的遍及和大数据学科的开展,数据越来越多的以文本办法呈现,怎么让计算机理解文本内容,主动的对其进行处理,到达削减人工成本,进步功率的意图已成为当今自然语言处理中的重要课题。联络抽取是信息抽取作业傍边非常重要的一个环节,这一环节的要害性使命便是完成主动辨认各实体间的语义联络,并构成联络三元组。联络抽取有着宽广的运用远景,在大规模常识库构建,情感剖析,主动问答体系等范畴中起到了重要作用。在传统的联络抽取中,需求依赖于现有的自然语言处理东西,而自然语言存在灵敏多变,同一种语义联络能够运用不同的语言表达,这就给传统联络抽取办法带来了难题。近年来,跟着深度学习引进自然语言处理范畴后,很多研讨者开始运用有监督的办法处理联络抽取使命,在处理了传统办法难题的一起,也发生了其他如人工标示语料费时吃力的难题,本文首要采取了弱监督的联络抽取手法,有用处理了有监督联络抽取中的问题,但因为需求从少数标示的语猜中经过回标得到扩大数据,因此会发生回标噪声。一起弱监督的联络抽取办法还会发生NA噪声以及类别数据不平衡的问题。本文研讨了根据卷积神经网络的弱监督联络抽取要害技能,具体作业如下:(1)首要,对实体联络抽取的运用布景和联络抽取开展进程进行了介绍,然后介绍了联络抽取中相关的理论技能根底,如卷积神经网络的相关理论和多示例学习相关理论,从机器学习的视点将联络抽取问题划分为根据无监督、有监督、弱监督的办法,比较剖析了现阶段干流的联络抽取办法。(2)弱监督的联络抽取办法会发生回标噪声和NA噪声的问题,前者研讨者们一般运用多示例学习的办法处理,而关于NA噪声问题,本文提出运用排序丢失的办法不对其类别进行学习,然后处理NA噪声问题。(3)因为已有的标示语猜中不同类别的三元组所包括的语句数量不同,从对回标数据统计剖析发现,联络类别散布存在不平衡现象,对模型练习发生晦气影响,咱们在原有的排序丢失函数中参加价值灵敏,必定程度上处理数据不平衡的问题,然后进步联络抽取的准确率。
【学位颁发单位】:长沙理工大学
【学位等级】:硕士
【学位颁发年份】:2018
【分类号】:TP391.1;TP183

【参考文献】
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【共引文献】
我国硕士188bet全文数据库 前3条
1 曾浚芯;根据卷积神经网络的弱监督联络抽取要害技能研讨[D];长沙理工大学;2018年
2 刘绍毓;实体联络抽取要害技能研讨[D];解放军信息工程大学;2015年
3 张向风;根据情形的应急预案要害技能研讨[D];天津大学;2014年
【二级参考文献】
我国硕士188bet全文数据库 前1条
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