基于卷积神经网络的旅游领域实体关系抽取.pdf

2024-10-21

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基于卷积神经网络的旅游领域实体关系抽取.pdf

2024-11-04

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基于卷积神经网络的实体关系抽取研究.docx

基于卷积神经网络的实体关系抽取研究基于卷积神经网络的实体关系抽取研究摘要：实体关系抽取是信息抽取领域的核心任务之一，具有广泛的应用价值。随着深度学习的发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在自然语言处理领域取得了显著的成果。本文针对实体关系抽取这一具有挑战性的任务，探讨了如何应用卷积神经网络提高实体关系抽取的准确性和性能。首先介绍了实体关系抽取的背景和意义，然后详细讨论了卷积神经网络的原理和在自然语言处理中的应用，接着介绍了实体关系抽取的数据集和评价指标。在实验

2024-10-17

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基于卷积神经网络的实体关系抽取方法研究.docx

基于卷积神经网络的实体关系抽取方法研究基于卷积神经网络的实体关系抽取方法研究摘要：实体关系抽取是自然语言处理领域中的重要任务之一。随着深度学习的发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）被广泛应用于实体关系抽取中。本文就基于卷积神经网络的实体关系抽取方法进行了研究，分析了CNN在实体关系抽取中的应用，并讨论了它的优点和不足。通过实验验证了基于CNN的实体关系抽取方法在性能上的提升，并探讨了未来的研究方向。关键词：实体关系抽取，卷积神经网络，深度学习，性能提升引言实体

2024-10-20

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基于卷积循环神经网络的关系抽取.docx

基于卷积循环神经网络的关系抽取论文标题：基于卷积循环神经网络的关系抽取摘要：关系抽取是自然语言处理中的重要任务，它旨在从文本中提取出实体之间的关系。近年来，深度学习技术在关系抽取任务中取得了显著的进展。本文提出了一种基于卷积循环神经网络的关系抽取方法，该方法能够有效地捕捉上下文信息，提高关系抽取的准确性。实验结果表明，该方法在多个标准数据集上取得了优秀的性能，与其他先进方法相比具有较高的准确率和召回率。关键词：关系抽取，卷积循环神经网络，深度学习，自然语言处理1.引言在大规模的文本数据中，实体之间的关系扮

2024-11-02

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