基于跨语言迁移学习的实体关系抽取算法研究

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1 研究背景

1．2研究现状

1．2．1实体关系抽取

1．2．2跨语言迁移学习

1．3研究内容及创新点

1．4论文组织结构

第2章相关技术与理论

2．1常用特征提取器

2．1．1 循环神经网络

2．1．2卷积神经网络

2．1．3 Transformer

2．2词向量

2．2．1 静态稠密词向量

2．2．2动态稠密词向量

2．3注意力机制

2．4本章小结

第3章基于反向注意力机制的实体抽取

3．1 引言

3．2相关工作

3．3模型描述

3．3．1 基于注意力机制的源语言-英文翻译模块

3．3．2预训练英文命名实体识别模块

3．3．3反向注意力信息迁移

3．3．4信息增强的命名实体识别模块

3．4实验与分析

3．4．1 实验数据

3．4．2标注规范与评价指标

3．4．3实验设置

3．4．4参数设置

3．4．5实验结果与分析

3．5本章小结

第4章基于知识一致性的跨语言关系抽取

4．1 引言

4．2相关工作

4．3跨语言分段卷积神经网络

4．3．1 翻译语言模型

4．3．2单语膨胀卷积编码器

4．3．3分段最大池化

4．3．4分类层

4．3．5模型的训练

4．4实验与分析

4．4．1 实验数据及预处理

4．4．2评价指标

4．4．3实验设置

4．4．4参数设置

4．4．5实验结果与分析

4．5本章小结

第5章总结与展望

5．1 本文总结

5．2本文展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果