本文關(guān)鍵詞：面向社會網(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)化的文本中識別用戶感興趣的人物關(guān)系,并以結(jié)構(gòu)化的形式進行存儲的過程。在這個信息爆炸的大數(shù)據(jù)時代,需要信息抽取技術(shù)快速準確地發(fā)現(xiàn)形式多樣的人物關(guān)系,為社會網(wǎng)絡(luò)及其他相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用研究奠定基礎(chǔ)。本文對基于堆疊降噪自動編碼器的人物關(guān)系抽取方法進行了深入研究,并在此基礎(chǔ)上對基于人物關(guān)系抽取技術(shù)的社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法進行了研究,主要研究內(nèi)容歸納如下:首先,提出了基于互動百科的人物關(guān)系語料自動生成系統(tǒng)的設(shè)計方案,對數(shù)據(jù)抓取、網(wǎng)頁正文抽取、文本分析處理、人物關(guān)系語料生成四個模塊進行了詳細的論述與設(shè)計;提出了由語言技術(shù)平臺(LTP)和NLPIR漢語分詞系統(tǒng)相結(jié)合并協(xié)同互動百科進一步確認的人名對識別算法以及基于互動百科的人物關(guān)系類型識別算法。其次,研究了基于堆疊降噪自動編碼器的人物關(guān)系抽取方法,并通過實驗的方式對該方法的性能進行了評估。在句子級別的人物關(guān)系抽取中,針對特征詞過少導(dǎo)致特征向量高度稀疏這一問題,提出了基于同義詞詞林擴展特征詞規(guī)模的緩解方法;考察了詞特征、詞性特征、相鄰位置特征、依存句法特征和語義特征對人物關(guān)系抽取性能的貢獻;探究了不同網(wǎng)絡(luò)深度的堆疊降噪自動編碼器的人物關(guān)系識別效果。最后,研究了基于人物關(guān)系抽取技術(shù)的社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法,構(gòu)建了適合大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用的社會網(wǎng)絡(luò)矩陣并通過社群圖的形式對社會網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建效果進行了展示。本文提出的基于互動百科的人物關(guān)系語料自動生成系統(tǒng),為后續(xù)的基于堆疊降噪自動編碼器的人物關(guān)系抽取模型的參數(shù)訓(xùn)練以及性能測試所需的語料提供了一個語料自動獲取工具;提出的基于人物關(guān)系抽取技術(shù)進行社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的方法適用于利用大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,為社會網(wǎng)絡(luò)的進一步分析應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：社會網(wǎng)絡(luò) 人物實體識別 人物關(guān)系抽取 降噪自動編碼器 深度學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：西藏大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及面臨的問題11-15
• 1.2.1 人物關(guān)系抽取研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 堆疊降噪自動編碼器研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文的研究內(nèi)容15-16
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)16-17
• 第二章相關(guān)知識概述17-26
• 2.1 堆疊降噪自動編碼器17-19
• 2.2 爬蟲技術(shù)19-20
• 2.3 網(wǎng)頁正文抽取技術(shù)20-22
• 2.4 自然語言處理22-25
• 2.4.1 分詞22-23
• 2.4.2 句法分析23
• 2.4.3 語義角色標注23-24
• 2.4.4 同義詞詞林24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章基于互動百科的人物關(guān)語料自動生成系統(tǒng)設(shè)計26-39
• 3.1 系統(tǒng)工作流程26-27
• 3.2 系統(tǒng)框架設(shè)計27-28
• 3.3 數(shù)據(jù)抓取模塊的設(shè)計28-32
• 3.3.1 數(shù)據(jù)源網(wǎng)站的選擇29
• 3.3.2 爬蟲系統(tǒng)設(shè)計29-32
• 3.4 網(wǎng)頁正文抽取模塊的設(shè)計32-33
• 3.5 文本分析處理模塊的設(shè)計33-36
• 3.6 人物關(guān)系語料生成模塊的設(shè)計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)進行人物關(guān)系抽取51-52
• 4.3 實驗結(jié)果與分析52-58
• 4.3.1 單項特征對人物關(guān)系抽取的效果53-56
• 4.3.2 多個特征組合對人物關(guān)系抽取的效果56-57
• 4.3.3 SDAs網(wǎng)絡(luò)的深度對人物關(guān)系抽取的效果57-58
• 4.4 基于人物關(guān)系抽取技術(shù)的社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建58-61
• 4.4.1 社會網(wǎng)絡(luò)59-60
• 4.4.2 社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流程60-61
• 4.4.3 社會網(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65-71
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表的論文71-72
• 攻讀學(xué)位期間參與的科研項目72-73
• 致謝73

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  本文關(guān)鍵詞：面向社會網(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。

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本文編號：485875