声明
摘要
符号说明
1．1研究背景及意义
1．2研究现状
1．2．1基于知识工程的关系分类方法
1．2．2基于特征的关系分类方法
1．2．3基于核函数的关系分类方法
1．2．4基于神经网络的关系分类方法
1．3研究内容
1．4论文组织结构
第2章相关技术及概念
2．1关系分类的概念
2．2词嵌入
2．2．1 CBOW模型和Skip-gram模型
2．2．2 Word2vec的加速方法
2．3循环神经网
2．4长短时记忆神经网络
2．5卷积神经网络
2．6本章小结
第3章融合区分度信息的神经网络关系分类方法
3．1句子表示模块
3．1．1输入层
3．1．2嵌入层
3．1．3句子编码层
3．2关系区分模块
3．3区分度融合模块
3．3．1基于concat操作的特征融合
3．3．2基于卷积神经网络的特征融合
3．4分类器与损失函数
3．5本章小结
第4章实验设计与结果分析
4．1数据集及评价标准
4．2实验设置
4．2．1词嵌入
4．2．2位置特征嵌入
4．2．3神经网络参数
4．3实验结果分析
4．3．1基于级联的融合方法实验结果分析
4．3．2基于卷积的融合方法实验结果分析
4．3．3与其他模型对比
4．4本章小结
5．1总结
5．2展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间取得的研究成果及参与的科研项目
