自然語言處理技術(shù)-文本信息抽取及應(yīng)用研究

讀書筆記模板自然語言處理技術(shù)——文本信息抽取及應(yīng)用研究01思維導(dǎo)圖目錄分析讀書筆記內(nèi)容摘要作者介紹精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖信息文本研究知識(shí)技術(shù)信息關(guān)系事件參考文獻(xiàn)方法第章問題小結(jié)研究信息知識(shí)關(guān)系實(shí)驗(yàn)引言本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要信息抽取的目的是從海量互聯(lián)網(wǎng)文本信息中抽取結(jié)構(gòu)化知識(shí)，是知識(shí)圖譜自動(dòng)化構(gòu)建、更新的基礎(chǔ)，為信息檢索、推薦系統(tǒng)、智能問答等諸多研究領(lǐng)域提供底層知識(shí)推理支撐并取得了重大突破，是推動(dòng)人工智能技術(shù)由感知走向認(rèn)知的關(guān)鍵要素，具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本書梳理了命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、事件抽取等相關(guān)研究方向的知識(shí)資源、基礎(chǔ)理論和實(shí)踐應(yīng)用，詳細(xì)介紹了實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取、弱監(jiān)督關(guān)系抽取、基于遷移學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取、多實(shí)例聯(lián)合事件抽取、基于因變量的事件模板推導(dǎo)等前沿理論研究，并以領(lǐng)域知識(shí)圖譜、事理圖譜等為例，詳細(xì)介紹了信息抽取在圖譜構(gòu)建中的應(yīng)用。最后本書對(duì)信息抽取進(jìn)行了總結(jié)和未來研究方向展望。目錄分析1.2基本定義及問題描述1.1研究背景及意義第1章緒論1.4本書章節(jié)組織架構(gòu)1.3基本研究方法與代表性系統(tǒng)第1章緒論2.1詞匯語義表示2.2序列標(biāo)注2.3條件隨機(jī)場(chǎng)2.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)12345第2章基礎(chǔ)理論2.6圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.7多任務(wù)學(xué)習(xí)2.8遠(yuǎn)程監(jiān)督2.9遷移學(xué)習(xí)參考文獻(xiàn)12345第2章基礎(chǔ)理論3.1MUC系列評(píng)測(cè)會(huì)議3.3TAC-KBP系列評(píng)測(cè)會(huì)議3.2ACE系列評(píng)測(cè)會(huì)議第3章信息抽取相關(guān)評(píng)測(cè)和標(biāo)注資源3.4其他研究活動(dòng)參考文獻(xiàn)3.5信息抽取標(biāo)注資源第3章信息抽取相關(guān)評(píng)測(cè)和標(biāo)注資源4.1引言4.2問題描述4.3基于序列建模的實(shí)體識(shí)別4.4基于生成的實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取第4章聯(lián)合實(shí)體識(shí)別的關(guān)系抽取4.5基于翻譯的實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取4.6實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.7本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第4章聯(lián)合實(shí)體識(shí)別的關(guān)系抽取5.1引言5.2問題分析5.3基于注意力機(jī)制的弱監(jiān)督關(guān)系抽取5.4基于圖卷積的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取5.5基于篇章級(jí)別的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取12345第5章弱監(jiān)督的關(guān)系抽取5.6實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證參考文獻(xiàn)5.7本章小結(jié)第5章弱監(jiān)督的關(guān)系抽取6.1引言6.2同類別遷移的關(guān)系抽取6.3跨類別遷移的關(guān)系抽取6.4不均衡模型訓(xùn)練方法6.5本章小結(jié)參考文獻(xiàn)010302040506第6章基于知識(shí)遷移的關(guān)系抽取7.1引言7.2問題分析7.3基于記憶單元的多實(shí)例聯(lián)合的事件抽取7.4基于圖卷積的多實(shí)例聯(lián)合的事件抽取第7章多實(shí)例聯(lián)合的事件抽取7.5基于全局信息的多實(shí)例聯(lián)合的事件抽取7.6實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證7.7本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第7章多實(shí)例聯(lián)合的事件抽取8.1引言8.2問題分析8.3融合語言特征的隱變量方法8.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展的隱變量方法8.5基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的隱狀態(tài)方法8.6實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證010302040506第8章無監(jiān)督的事件模板推導(dǎo)參考文獻(xiàn)8.7本章小結(jié)第8章無監(jiān)督的事件模板推導(dǎo)9.1引言9.2指代消解方法9.3實(shí)體鏈接方法9.4總結(jié)分析參考文獻(xiàn)12345第9章信息抽取在知識(shí)圖譜構(gòu)建中的應(yīng)用10.1引言10.2知識(shí)表示方法10.3知識(shí)推理10.4知識(shí)補(bǔ)全第10章基于圖譜知識(shí)的應(yīng)用10.5基于知識(shí)圖譜的推薦算法10.6基于知識(shí)圖譜的自動(dòng)問答10.7本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第10章基于圖譜知識(shí)的應(yīng)用11.2未來研究展望11.1本書總結(jié)第11章總結(jié)與展望作者介紹同名作者介紹這是《自然語言處理技術(shù)——文本信息抽取及應(yīng)用研究》的讀書筆記模板，暫無該書作者的介紹。讀書筆記讀書筆記這是《自然語言處理技術(shù)——文本信息抽取及應(yīng)用研