知识图谱中的实体自动提取方案研究(大论文框架)

主持:段优

参会老师:杨矫云

参会学生:程坤、段优、景波、江思源、李雨龙、刘杰、刘硕、唐晨、肖勇博、赵春阳

时间:2019.2.17

摘要

介绍护理领域中知识图谱的作用及构成,引出本文所做的实体提取,介绍实验使用的方法条件随机场,及对特征模板进行优化的方法。

一、绪论

通过老龄化形式介绍引出知识图谱,介绍相关背景,引出本文所做的工作。

1.1 论文研究背景和意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作和章节安排

1.3.1 本文主要工作

1.3.2 本文章节安排

二、护理数据收集及处理

介绍本文实验数据的来源,及对数据的预处理,及用于实体提取时进行的标注方法。

2.1 引言

2.2 实验语料

2.3 数据预处理

2.4 标记策略

2.5 本章总结

三、实体提取方案

介绍本文所采取的实验方法,加入外部特征来提高条件随机场实体提取的准确率,但由于冗余的特征模板会影响最终结果,因此通过遗传算法对特征模板进行优化。

3.1 引言

3.2 算法介绍

3.2.1 条件随机场

3.2.2 遗传算法

3.3 特征介绍

3.3.1 词性特征

3.3.2 依存句法特征

3.3.3 特征模板

3.4 实验

3.4.1 实验设计

3.4.2 评价指标

3.4.3 实验结果与分析

四、总结和展望

总结本文工作,对于未来工作进行介绍

5.1 工作总结

5.2 未来展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况

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