导读:本文包含了卷积树核论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:事件抽取,事件论元角色,核函数,卷积树核
卷积树核论文文献综述
高源,席耀一,李弼程,杨静[1]（2016）在《基于卷积树核的事件论元角色抽取方法》一文中研究指出事件论元角色抽取是事件抽取的关键环节,句法分析信息对事件论元角色抽取具有重要作用.传统基于机器学习的方法通常将句法分析信息转化为平面特征,并不能全面利用句法分析信息.为此,提出基于卷积树核的事件论元角色抽取方法.首先,构造基本树结构,将句法分析信息转化为结构特征;其次,针对句法结构树包含较多冗余信息的问题,设计相应裁剪算法,优化树结构、减少卷积树核计算的时间复杂度;最后,构造复合核将平面特征与结构特征相结合,并训练支持向量机分类器完成事件论元角色抽取.实验证明,本文方法使事件论元角色抽取效果有了明显提升.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2016年04期）
陈锋,巢文涵,周庆,李舟军[2]（2014）在《基于卷积树核的中文微博情感要素识别》一文中研究指出情感要素识别是情感分析的关键子任务之一,其目的是识别出文本情感所作用的情感对象。文本情感要素识别属于最细粒度的情感分析,吸引了大量研究者的关注。中文微博由于其语言简短灵活、文本不规范、噪声较大等特点,给中文微博情感分析研究工作带来了新的挑战。目前大部分情感要素识别方法都是基于规则的方法或者基于扁平化特征的统计学习方法,区分噪声的能力不强,性能提升有限。针对中文微博的特点,提出一种基于卷积树核的情感要素识别算法,即首先对句子进行词性标注与依存关系分析,将句子中的名词作为候选情感要素;然后基于两种不同的修剪策略对依存树进行修剪,以获取每个候选情感要素的结构化信息;最后采用卷积树核计算依存树的相似度,并在此基础上识别句子中的情感要素。NLP&CC2012和NLP&CC2013中文微博情感分析评测任务中的实验验证了该方法的性能,其准确率相比于传统方法有显着提升。(本文来源于《计算机科学》期刊2014年12期）
黄晨,钱龙华,周国栋,朱巧明[3]（2010）在《基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取研究》一文中研究指出该文提出了一种基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取方法。该方法以最短路径包含树作为关系实例的结构化表示形式,以卷积树核函数作为树相似度计算方法,并采用分层聚类方法进行无指导中文实体关系抽取。在ACE RDC 2005中文基准语料库上的无指导关系抽取实验表明,采用该方法的F值最高可达到60.1,这说明基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取是行之有效的。(本文来源于《中文信息学报》期刊2010年04期）
卷积树核论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
情感要素识别是情感分析的关键子任务之一,其目的是识别出文本情感所作用的情感对象。文本情感要素识别属于最细粒度的情感分析,吸引了大量研究者的关注。中文微博由于其语言简短灵活、文本不规范、噪声较大等特点,给中文微博情感分析研究工作带来了新的挑战。目前大部分情感要素识别方法都是基于规则的方法或者基于扁平化特征的统计学习方法,区分噪声的能力不强,性能提升有限。针对中文微博的特点,提出一种基于卷积树核的情感要素识别算法,即首先对句子进行词性标注与依存关系分析,将句子中的名词作为候选情感要素;然后基于两种不同的修剪策略对依存树进行修剪,以获取每个候选情感要素的结构化信息;最后采用卷积树核计算依存树的相似度,并在此基础上识别句子中的情感要素。NLP&CC2012和NLP&CC2013中文微博情感分析评测任务中的实验验证了该方法的性能,其准确率相比于传统方法有显着提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
卷积树核论文参考文献
[1].高源,席耀一,李弼程,杨静.基于卷积树核的事件论元角色抽取方法[J].小型微型计算机系统.2016
[2].陈锋,巢文涵,周庆,李舟军.基于卷积树核的中文微博情感要素识别[J].计算机科学.2014
[3].黄晨,钱龙华,周国栋,朱巧明.基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取研究[J].中文信息学报.2010