自然語言處理技術(shù)：文本信息抽取及應(yīng)用研究

第1章 緒論\t1
1．1 研究背景及意義\t1
1．2 基本定義及問題描述\t3
1．2．1 概念\t3
1．2．2 命名實(shí)體識別\t3
1．2．3 關(guān)系抽取\t4
1．2．4 事件抽取\t4
1．2．5 資源受限\t6
1．2．6 信息抽取應(yīng)用\t7
1．3 基本研究方法與代表性系統(tǒng)\t9
1．3．1 基于規(guī)則的方法\t9
1．3．2 基于統(tǒng)計(jì)模型的方法\t10
1．3．3 基于深度學(xué)習(xí)的方法\t10
1．3．4 基于文本挖掘的方法\t10
1．4 本書章節(jié)組織架構(gòu)\t11
第2章 基礎(chǔ)理論\t13
2．1 詞匯語義表示\t13
2．1．1 基于矩陣分解的方法\t13
2．1．2 基于預(yù)測任務(wù)的方法\t15
2．2 序列標(biāo)注\t16
2．3 條件隨機(jī)場\t18
2．3．1 線性鏈條件隨機(jī)場\t18
2．3．2 Viterbi算法\t19
2．4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t20
2．4．1 樸素循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t21
2．4．2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)\t22
2．4．3 門控循環(huán)單元\t22
2．4．4 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t23
2．5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t24
2．5．1 文本上的卷積\t25
2．5．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)\t25
2．6 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t26
2．7 多任務(wù)學(xué)習(xí)\t28
2．7．1 多任務(wù)學(xué)習(xí)模式\t28
2．7．2 多任務(wù)學(xué)習(xí)有效性分析\t29
2．8 遠(yuǎn)程監(jiān)督\t30
2．9 遷移學(xué)習(xí)\t30
2．9．1 基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)\t31
2．9．2 基于特征的遷移學(xué)習(xí)\t31
2．9．3 基于共享參數(shù)的遷移學(xué)習(xí)\t31
參考文獻(xiàn)\t32
第3章 信息抽取相關(guān)評測和標(biāo)注資源\t35
3．1 MUC系列評測會議\t35
3．2 ACE系列評測會議\t37
3．3 TAC-KBP系列評測會議\t40
3．4 其他研究活動\t43
3．5 信息抽取標(biāo)注資源\t43
參考文獻(xiàn)\t45
第4章 聯(lián)合實(shí)體識別的關(guān)系抽取\t48
4．1 引言\t48
4．2 問題描述\t51
4．3 基于序列建模的實(shí)體識別\t51
4．3．1 基于BERT的句子編碼\t51
4．3．2 頭實(shí)體識別\t52
4．3．3 尾實(shí)體識別\t53
4．4 基于生成的實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取\t53
4．4．1 句子編碼\t55
4．4．2 基于集合預(yù)測的解碼過程\t56
4．5 基于翻譯的實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取\t57
4．5．1 輸入編碼\t57
4．5．2 實(shí)體識別\t58
4．5．3 關(guān)系預(yù)測\t58
4．5．4 基于翻譯的實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取案例\t61
4．6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證\t62
4．6．1 數(shù)據(jù)集和評價(jià)指標(biāo)\t63
4．6．2 對比算法\t63
4．6．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果\t64
4．6．4 問題與思考\t65
4．7 本章小結(jié)\t66
參考文獻(xiàn)\t67
第5章 弱監(jiān)督的關(guān)系抽取\t69
5．1 引言\t69
5．2 問題分析\t70
5．3 基于注意力機(jī)制的弱監(jiān)督關(guān)系抽取\t73
5．3．1 基于切分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取\t73
5．3．2 基于句子級別的注意力機(jī)制的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取\t76
5．3．3 基于實(shí)體描述的句子級別的注意力機(jī)制的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取\t77
5．3．4 基于非獨(dú)立同分布的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取\t80
5．4 基于圖卷積的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取\t82
5．4．1 基于依存樹的圖卷積關(guān)系抽取\t82
5．4．2 基于注意力機(jī)制引導(dǎo)的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系抽取\t85
5．5 基于篇章級別的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取\t87
5．6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證\t91
5．7 本章小結(jié)\t95
參考文獻(xiàn)\t96
第6章 基于知識遷移的關(guān)系抽取\t101
6．1 引言\t101
6．2 同類別遷移的關(guān)系抽取\t102
6．2．1 引言\t102
6．2．2 相關(guān)工作\t104
6．2．3 基于領(lǐng)域分離映射的領(lǐng)域自適應(yīng)關(guān)系抽取框架\t106
6．2．4 實(shí)驗(yàn)部分\t111
6．2．5 總結(jié)與分析\t117
6．3 跨類別遷移的關(guān)系抽取\t118
6．3．1 引 言\t118
6．3．2 相關(guān)工作\t120
6．3．3 基于任務(wù)感知的小實(shí)例關(guān)系抽取模型\t122
6．3．4 實(shí)驗(yàn)部分\t129
6．3．5 總結(jié)與分析\t134
6．4 不均衡模型訓(xùn)練方法\t135
6．4．1 引 言\t135
6．4．2 相關(guān)工作\t137
6．4．3 基于多分布選擇的不均衡數(shù)據(jù)分類方法\t140
6．4．4 實(shí)驗(yàn)部分\t144
6．4．5 總結(jié)與分析\t149
6．5 本章小結(jié)\t149
參考文獻(xiàn)\t150