• 自然语言处理技术 文本信息抽取及应用研究 网络技术 黄河燕,刘啸,石戈 编 新华正版
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自然语言处理技术 文本信息抽取及应用研究 网络技术 黄河燕,刘啸,石戈 编 新华正版

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江苏无锡
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作者黄河燕,刘啸,石戈 编

出版社电子工业出版社

ISBN9787121437694

出版时间2022-07

版次1

装帧平装

开本16

页数276页

字数358.8千字

定价108元

货号xhwx_1202668283

上书时间2024-09-18

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商品描述
目录:

章绪论1

1.1研究背景及意义1

1.2基本定义及问题描述3

1.2.1概念3

1.2.2命名实体识别3

1.2.3关系抽取4

1.2.4事件抽取4

1.2.5资源受限6

1.2.6信息抽取应用7

1.3基本研究方法与代表系统9

1.3.1基于规则的方法9

1.3.2基于统计模型的方法10

1.3.3基于深度学的方法10

1.3.4基于文本挖掘的方法10

1.4本书章节组织架构11

第2章基础理论13

2.1词汇语义表示13

2.1.1基于矩阵分解的方法13

2.1.2基于预测任务的方法15

2.2序列标注16

2.3条件场18

2.3.1线链条件场18

2.3.2viterbi算法19

2.4循环神经网络20

2.4.1朴素循环神经网络21

2.4.2长短期记忆网络22

2.4.3门控循环单元22

2.4.4双向循环神经网络23

2.积神经网络24

2.5.1文本上的卷积25

2.5.2卷积神经网络的优点25

2.6图卷积神经网络26

2.7多任务学28

2.7.1多任务学模式28

2.7.2多任务学有效分析29

2.8远程监督30

2.9迁移学30

2.9.1基于实例的迁移学31

2.9.2基于特征的迁移学31

2.9.3基于共享参数的迁移学31

参文献32

第3章信息抽取相关评测和标注资源35

3.1muc系列评测会议35

3.2ace系列评测会议37

3.3tac-kbp系列评测会议40

3.4其他研究活动43

3.5信息抽取标注资源43

参文献45

第4章联合实体识别的关系抽取48

4.1引言48

4.2问题描述51

4.3基于序列建模的实体识别51

4.3.1基于bert的句子编码51

4.3.2头实体识别52

4.3.3尾实体识别53

4.4基于生成的实体关系联合抽取53

4.4.1句子编码55

4.4.2基于集合预测的解码过程56

4.5基于翻译的实体关系联合抽取57

4.5.1输入编码57

4.5.2实体识别58

4.5.3关系预测58

4.5.4基于翻译的实体关系联合抽取案例61

4.6实验验证62

4.6.1数据集和评价指标63

4.6.2对比算法63

4.6.3实验结果64

4.6.4问题与思65

4.7本章小结66

参文献67

第5章弱监督的关系抽取69

5.1引言69

5.2问题分析70

5.3基于注意力机制的弱监督关系抽取73

5.3.1基于切分卷积神经网络的关系抽取73

5.3.2基于句子级别的注意力机制的远程监督关系抽取76

5.3.3基于实体描述的句子级别的注意力机制的远程监督关系抽取77

5.3.4基于非独立同分布的远程监督关系抽取80

5.4基于图卷积的远程监督关系抽取82

5.4.1基于依存树的图卷积关系抽取82

5.4.2基于注意力机制引导的图卷积神经网络关系抽取85

5.5基于篇章级别的远程监督关系抽取87

5.6实验验证91

5.7本章小结95

参文献96

第6章基于知识迁移的关系抽取101

6.1引言101

6.2同类别迁移的关系抽取102

6.2.1引言102

6.2.2相关工作104

6.2.3基于领域分离映的领域自适应关系抽取框架106

6.2.4实验部分111

6.2.5结与分析117

6.3跨类别迁移的关系抽取118

6.3.1引言118

6.3.2相关工作120

6.3.3基于任务感知的小实例关系抽取模型122

6.3.4实验部分129

6.3.5结与分析134

6.4不均衡模型训练方法135

6.4.1引言135

6.4.2相关工作137

6.4.3基于多分布选择的不均衡数据分类方法140

6.4.4实验部分144

6.4.5结与分析149

6.5本章小结149

参文献150

内容简介:

文本信息抽取的目的是从海量互联网文本信息中抽取结构化知识,是知识图谱自动化构建、更新的基础,为信息检索、系统、智能问答等诸多研究领域提供底层知识推理支撑并取得了重大突破,是推动人工智能技术由感知走向认知的关键要素,具有重要的研究意义和实用价值。本书梳理了命名实体识别、关系抽取、事件抽取等相关研究方向的知识资源、基础理论和实践应用,详细介绍了实体关系联合抽取、弱监督关系抽取、基于迁移学的关系抽取、多实例联合事件抽取、基于因变量的事件模板推导等前沿理论研究,并以领域知识图谱、事理图谱等为例,详细介绍了信息抽取在图谱构建中的应用。后本书对信息抽取进行了结和未来研究方向展望。

作者简介:

黄河燕,籍贯湖南。1986年1月加入中国,1989年3月参加工作。1983年于武汉测绘科技大学计算机系获学士,1986年于国科技大学计算机系获硕士,1989年于学院计算技术研究所获博士,后留所工作,先后任助理研究员、副研究员、研究员;1997年至2009年在中科院计算机语言信息工程研究中心任副主任、研究员并先后兼任中科院华建集团党委委员、副书记,2009年至今任北京理工大学计算机学院院长、教授,兼北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心主任及中德语言信息处理联合实验室主任;现为"863计划”主题专家组成员、工智能学会及中国中文信息学会副理事长、计算机指导委员会委员、北京市委员会委员。主持承担了自科重点项目、"973计划”课题、"863计划”项目等20多项级科研攻关项目,获得了科技进步等8项级和省部级奖励,1997年享受院特殊津贴,2014年当选科技工作者。

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