基于电力设备缺陷文本的实体关系抽取及可视化任务书

 2022-01-11 21:07:00

全文总字数:1671字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

面向文本的知识获取、表示与推理是自然语言处理,乃至人工智能的核心研究部分之一。

同时,知识获取主要利用自然语言处理技术对文本进行信息抽取,重点是文本中的实体和实体之间关系的获取,涉及实体识别、实体关系抽取等方面。

本课题主要研究基于缺陷文本的实体关系抽取,以自然语言处理技术为基础,从缺陷文本中抽取缺陷信息、然后将缺陷信息加工成缺陷知识,利用缺陷知识辅助缺陷原因分析。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 查阅相关中英文资料,并选择一篇英文文献进行翻译。通过阅读文献了解运用自然语言处理技术抽取实体关系的过程;

2. 运用所学知识,给出总体设计方案;

3. 完成翻译两万字符的英文资料;

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第一至第二周:查阅设计题目的相关资料;

第三至第四周:撰写并提交开题报告,翻译英文资料;

第五至第六周:掌握Python自然语言处理的使用方法;

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 主要参考文献

[1]宇文梦柯. 基于领域知识的电网设备故障缺陷案例分析方法的研究与实现[D].北京邮电大学,2019.

[2]张俊遥. 基于深度学习的中文命名实体识别研究[D].北京邮电大学,2019.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。