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面向重叠与嵌套场景的实体关系联合抽取方法研究的开题报告 1.研究背景 随着信息技术的不断发展,越来越多的实体关系信息呈现在人们的面前。这些信息的来源多样化,包括网页、文本、语音、图像等各种形式。其中,文本信息量占据着很大的比例,而这些文本信息往往涉及到大量的实体和实体之间的关系。因此,实体关系的抽取成为了文本信息处理中非常重要的一个环节。 近年来,许多学者针对实体关系抽取问题进行了研究,并取得了一定的成果。然而,目前大部分的实体关系抽取方法只能够解决文本中单个实体和关系的抽取问题,而对于重叠和嵌套的实体关系的抽取则存在较大的难度。例如,“小明将苹果放在篮子里,然后把篮子放在柜子里”的语句中,苹果和篮子之间是一种嵌套的关系,而篮子和柜子之间又是一种嵌套的关系。这种情况下,如何准确地抽取出实体之间的关系,成为了文本信息处理领域需要解决的问题。 2.研究目标和意义 本文旨在研究面向重叠与嵌套场景的实体关系联合抽取方法,旨在解决目前实体关系抽取方法在处理重叠和嵌套实体关系时存在的问题。本研究的主要目标如下: (1)探究文本中重叠与嵌套实体关系的抽取方法,使得可以识别和抽取嵌套和重叠的实体及其关系。 (2)提出一种有效的面向重叠与嵌套场景的实体关系联合抽取方法,能够更好地解决当前实体关系抽取方法存在的问题。 (3)在实验数据集上测试和验证本文提出的实体关系联合抽取方法的效果,提高实体关系抽取的准确率和效率。 本研究的意义在于: (1)提高实体关系抽取的准确性。当前实体关系抽取方法在处理重叠和嵌套实体关系时存在较大的局限性,本文提出的方法可以更准确地抽取重叠和嵌套的实体关系。 (2)提高实体关系抽取的效率。本文提出的方法可以更快速地抽取实体关系,大大提高实体关系抽取的效率。 (3)为计算机自然语言处理提供新思路和方法。本研究提出的实体关系联合抽取方法可以为文本信息处理提供新思路和方法,有助于更深入地理解文本信息的内涵。 3.研究内容和方法 本文的研究内容主要包括:以往实体关系抽取方法的介绍和分析;重叠与嵌套实体关系抽取方法的探究;面向重叠与嵌套场景的实体关系联合抽取方法的提出和实现;实验数据集的设计和实验结果的分析。 本文的研究方法主要包括文献研究、实验设计以及算法实现等方面。其中,文献研究是研究过程的基础,通过对以往实体关系抽取方法的分析,可以了解当前的研究状况。实验设计是研究过程中最具有操作性的环节,通过设计实验数据集和评价指标等,对本文提出的实体关系联合抽取方法进行实验验证。算法实现是研究过程的核心,需要根据实验数据集设计出适合的算法,并在实验数据集上进行测试和优化。 4.预期成果和创新点 本文的预期成果包括:针对重叠与嵌套实体关系问题,提出一种有效的实体关系联合抽取方法,并在实验数据集上进行测试和验证,以提高实体关系抽取的准确性和效率。 本文的创新点主要有以下几个方面: (1)对文本中嵌套和重叠实体关系的抽取进行了深入探索,提出了一种适合文本中嵌套和重叠实体关系抽取方法。 (2)提出了一种实体关系联合抽取方法,能够准确地抽取出所有实体之间的关系,从而提高实体关系抽取的准确性。 (3)通过实验验证,对本文提出的实体关系联合抽取方法进行了评估和优化,提高了实体关系抽取的效率。 5.参考文献 [1]XuK,LeeH,SinghS.Convolutionalneuralnetwork-basedtripartitegraphclusteringforentityrelationextraction[J].2017. [2]XuY,LiuK,ZhangY.Modelingjointentityandrelationextractionwithtablerepresentation[J].2019. [3]NguyenTP,NguyenNX,NguyenLM,etal.ClearPS:Anensemblemethodforbiomedicalnamedentityrecognitionwithoutlabeledtrainingdata[J].InformationSciences,2020,518:95-107. [4]WeiG,ZhouW,JiangR,etal.AGenerativeModelforJointEntityRecognitionandRelationExtraction[J].2021. [5]ZhouX,JiH.Head-drivenphrasestructuregrammarforbiomedicaltextmining[J].Journalofbiomedicalinformatics,2004,37(4):249-261.