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内容简介：本书聚焦深度学习驱动的语义理解与信息抽取技术，以框架语义分析为支撑，围绕实体关系抽取、事件抽取等核心任务展开介绍和讨论：在实体关系抽取领域，提出多层次框架语义要素融合模型与融合多源信息的关系抽取模型，丰富语义表征的维度与精度；针对远程监督数据噪声问题，构建框架语义上下文感知模型，结合实例选择与层次化注意力机制降低噪声干扰，并通过多层级注意力机制与动态阈值的MADT模型，进一步优化抽取性能；针对数据不平衡问题，将框架语义与多任务学习相结合，有效减弱小样本、负样本对模型的影响；在事件抽取研究中，设计基于多尺度阅读理解和豪斯多夫距离算法的文档级事件抽取模型，提升长文本中事件类型与论元识别的精准度。此外，通过构建基于知识图谱的电影问答系统完成理论到应用的闭环验证。