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【计算机软件毕业论文】探寻从海量数据提取指定类型语义信息

作者2019-11-06 16:41未知
  本文是计算机软件毕业论文,本文基于深度学习模型,挖掘事件句中深层语义信息,并结合事件共指关系特点,构建事件共指消解框架。目前,针对事件共指消解的研究,主要集中在英文和中文方面,并未开展针对维吾尔语小语种方面的研究。
 
  面对日益增长的海量文本数据信息,人们如何处理及运用这些自然语言,目前,正成为自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)及人工智能领域广泛关注的一项重要的研究内容。信息抽取(information extraction, IE),作为自然语言处理领域的研究任务之一,是探究如何从海量文本数据中大规模地抽取出实体、关系、事件等指定类型的语义单元信息。
 
  事件作为信息的一种重要表示形式,在认知心理学、语言学等学科领域引起了广泛地研究。事件是指特定的人、物等实体在特定环境或时间下相互作用、产生一定关系的客观事实,如地震、交通事故、爆炸等突发事件。一篇文章中通常包含多个事件,并且多个事件之间可能存在多种关系,比如“时序”、“因果”、“共指”等关系。本文的事件共指消解,是指同一篇文本中,任意两个事件组成一个事件对,该事件对中的两个事件是否指向同一个事件实例,如果指向同一个事件实例,那么这两个事件存在共指关系。当多个事件指向同一个事件实例,则多个事件组成一个共指事件链,在同一条事件共指链中的任意两个事件都存在共指关系。

       推荐阅读:【计算机软件毕业论文】计算机软件高职实践教学现状
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