【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,在線教育已經(jīng)改變了學(xué)生的學(xué)習(xí)方式。在線教育平臺的井噴式出現(xiàn),一方面讓學(xué)生更加便捷地獲取在線教育資源,另一方面也造成了“信息過載”和“知識迷航”。完備的知識體系不僅可以有效整合在線教育資源,而且可以輔助刻畫學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況,通過知識體系上的學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃緩解“知識迷航”帶來的問題。因此,構(gòu)建知識體系成為在線教育平臺的核心技術(shù)。知識點間的關(guān)系提取是知識體系構(gòu)建的主要任務(wù)之一,目前比較高效的關(guān)系提取算法主要是監(jiān)督式的。但是這類方法受限于文本質(zhì)量低、語料稀缺、標(biāo)簽數(shù)據(jù)難獲取、特征工程效率低、難以提取有向關(guān)系等挑戰(zhàn)。為此,本文基于百科語料和遠(yuǎn)程監(jiān)督思想研究了知識點間的關(guān)系提取算法,主要貢獻(xiàn)如下:1.提出基于關(guān)系表示的注意力機制。CNN模型與RNN模型只能提取無向信息,而知識體系中的關(guān)系是有向的,為了讓模型能夠更好地捕獲關(guān)系的有向性信息,本文提出了基于關(guān)系表示的注意力機制,該方法能夠提取知識點間的有向關(guān)系信息。2.提出基于GCN與LSTM的GCLSTM模型�？紤]到GCN模型在獲取句子順序信息上的不足,以及LSTM難以提取句子中相鄰單詞之間的局部相關(guān)信息的缺點,通過結(jié)合GCN和LSTM模型各自的優(yōu)勢,本文提出了GCLSTM模型。該模型充分利用GCN的門線性單元提取句子中與目標(biāo)實體相關(guān)的多點信息,并通過基于關(guān)系表示的注意力機制為多點信息加權(quán),運用雙向LSTM整合帶權(quán)多點信息,從而實現(xiàn)知識點間的關(guān)系提取。3.提出基于Transformer的BTRE模型�？紤]到GCLSTM模型難以提取長依賴局部信息以及效率較低的缺陷,本文基于Transformer架構(gòu)與關(guān)系表示的注意力機制,提出了適用于有向關(guān)系提取的BTRE模型,該模型能夠提取單詞之間的長依賴的有向信息,并具有較低的模型復(fù)雜度。4.設(shè)計并實現(xiàn)知識點關(guān)系提取系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、在線標(biāo)記、支持模型訓(xùn)練與可視化、知識體系展示等功能,支持團隊多人同時進(jìn)行知識體系構(gòu)建工作。
【圖文】：

1） 造成 “信息迷航”。由于各大在線教育平臺之間的數(shù)據(jù)不是互通的，，很多內(nèi)容相近的教學(xué)資料在不同的教學(xué)平臺中被歸為不同類別，但一些內(nèi)容相差甚遠(yuǎn)的學(xué)習(xí)資料反而被歸結(jié)在相似的類別之中。例如圖1.1所示，（a）是網(wǎng)易云課1智研咨詢網(wǎng)是由北京智研科信咨詢有限公司開通并運營的一家大型行業(yè)研究咨詢網(wǎng)站，是目前全國最大和最權(quán)威的信息咨詢服務(wù)提供商之一。1

得到未標(biāo)記實例列表 與實體對列表 之后，通過6.2.1介紹的知識體系構(gòu)建平臺的在線標(biāo)注模塊，對 中的實體對進(jìn)行標(biāo)注，然后根據(jù)實體對與實例的映射關(guān)系，為實例標(biāo)注關(guān)系。從圖3.1中可以看到，擁有多個實例的實體對數(shù)量雖然是長尾分布，但是總數(shù)還是較多的。本數(shù)據(jù)集共有 804 對實體對，有 6258 個實例，通過基于遠(yuǎn)程監(jiān)督思想的數(shù)據(jù)標(biāo)記方法能夠減少將近 7倍的數(shù)據(jù)標(biāo)記工作量。圖 3.1 實體對與對應(yīng)實例數(shù)分布圖3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理在 MKR 數(shù)據(jù)集中，關(guān)系的實例數(shù)量是有偏的，如圖3.2所示，“其它”的實例數(shù)量要遠(yuǎn)大于其它幾種關(guān)系，這種“有偏?
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：O12-4;TP391.1;G434

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本文編號：2685163