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基于卷积神经网络的实体关系抽取方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着大数据时代的到来，人们对于从海量数据中提取有用信息的需求越来越强烈。在自然语言处理领域，实体关系抽取（EntityRelationshipExtraction）是一项重要任务，它可以从包括文本、语音和图像等多种类型的自然语言数据中自动识别出实体之间的语义关系。实体关系抽取可以应用于各种领域，例如信息抽取、社交网络分析、知识图谱构建等。
实体关系抽取的目标是识别出给定两个实体间的关系类型，例如“核反应堆”和“放射性废料”之间的关系类型是“污染”。传统的实体关系抽取方法主要是基于规则和模式匹配的方法，这些方法的效果受限于规则和模式的覆盖率和准确度。而现在得益于深度学习和神经网络的发展，基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的实体关系抽取方法因为具有对不同的文本特征编码能力强、自适应性强、灵活性高等优势，已经成为当前实体关系抽取领域的研究热点之一。
基于卷积神经网络的实体关系抽取方法，使用神经网络模型来自动提取特征，抛弃了传统方法中需要手工特征工程的过程，从而避免手工特征选取时出现的主观误差和过度拟合；同时，卷积神经网络具有一定的滑动窗口特性，能够有效地捕获局部上下文特征，并且擅长处理潜在的多义性和消歧问题，具有较好的实体关系抽取效果。
二、研究内容和计划
本文将基于卷积神经网络来实现实体关系抽取任务，计划主要完成以下内容：
1.对实体关系抽取任务进行初步调研，包括实体关系抽取的概念、实体关系抽取任务的学术背景和国内外相关研究现状等方面的内容。
2.分析和总结卷积神经网络在自然语言处理领域的应用，包括卷积神经网络模型的基本结构、卷积和池化操作、Dropout技术等方面，并探究如何应用这些技术来实现实体关系抽取任务。
3.根据实体关系抽取任务的特点，设计基于卷积神经网络的模型，主要包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、softmax层等，并调整模型结构和超参数等，以提高模型的效果和泛化能力。
4.数据集的准备和预处理，选择一个公开的实体关系抽取数据集，并根据数据集的特点来进行数据预处理工作，包括分词、词向量表示、数据集划分等。
5.实验部分，基于搭建的模型，对选定的数据集进行实验，通过对比实验结果，验证深度学习在实体关系抽取任务中的优越性。
6.最后，对本研究进行总结，探讨基于卷积神经网络的实体关系抽取方法的发展趋势以及存在的问题和改进方法等。
三、预期成果
本文预期达到如下成果：
1.探究基于卷积神经网络的实体关系抽取方法的应用及其效果，并与其他传统模型进行比较，以评估基于卷积神经网络实体关系抽取方法的优越性。
2.建立基于卷积神经网络的实体关系抽取模型框架，适用于不同领域、不同规模的任务。
3.针对实验中出现的问题，提出相应的解决方法，并对实体关系抽取任务和基于卷积神经网络的方法进行总结和展望。
四、论文组成
本文主要分为以下部分：
第一章：绪论。介绍实体关系抽取任务的研究背景和意义，探讨基于卷积神经网络的实体关系抽取方法在自然语言处理中的应用，同时分析不同方法的优劣性和研究现状等内容。
第二章：相关技术及理论知识。介绍深度学习、卷积神经网络以及相关技术和理论知识，特别是卷积神经网络在自然语言处理领域的应用。
第三章：基于卷积神经网络的实体关系抽取方法。详细讲解基于卷积神经网络的实体关系抽取方法的思想和步骤，以及模型的框架和参数设计等方面的内容。
第四章：实验与结果。根据设计的模型结构，使用选定的数据集进行实验，并对实验结果进行分析和比较。
第五章：总结与展望。对研究工作进行总结、提出问题与不足，并对未来的研究方向与设计方案进行展望。
五、参考文献
[1]何晶晶,王振波,杜娟.基于卷积神经网络的实体关系抽取研究进展[J].中文信息学报,2018,32(10):23-35.
[2]ShenY,WangX,LiZ,etal.RelationExtractionwithMulti-InstanceMulti-LabelConvolutionalNeuralNetworks[J].arXivpreprintarXiv:1508.01585,2015.
[3]ZengD,LiuK,LaiS,etal.RelationClassificationViaConvolutionalDeepNeuralNetwork[J].ProceedingsofCOLING,2014:2335-2344.