【摘要】：本體學(xué)習(xí)是指采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法自動(dòng)地提取本體的概念和概念間的關(guān)系,隨著民航業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的迅速發(fā)展,航空安全管理對(duì)領(lǐng)域本體的自動(dòng)學(xué)習(xí)提出了更高的需求。本文將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到民航突發(fā)事件領(lǐng)域本體的關(guān)系抽取中,以非結(jié)構(gòu)化民航突發(fā)事件文本信息為基礎(chǔ),研究領(lǐng)域本體中概念與概念間關(guān)系的提取問題。針對(duì)目前基于深度學(xué)習(xí)方法的關(guān)系抽取模型進(jìn)行了深入分析,圍繞注意力機(jī)制在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的應(yīng)用研究,提出了一種結(jié)合注意力機(jī)制與雙向門控循環(huán)單元BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Unit)的分類模型(Att-BiGRU)。該模型首先通過文本信息向量化,將每個(gè)詞語(yǔ)映射為向量表示,其次通過構(gòu)建BiGRU獲得詞語(yǔ)序列的上下文語(yǔ)義信息,并在詞語(yǔ)層面和句子層面分別引入注意力機(jī)制,為表達(dá)語(yǔ)義關(guān)系更重要的詞語(yǔ)和句子分配更大的權(quán)重,減少無關(guān)詞語(yǔ)和句子的影響,通過訓(xùn)練與模型優(yōu)化,在公共數(shù)據(jù)集上對(duì)該模型進(jìn)行測(cè)試,與其它幾種模型進(jìn)行多角度的對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該分類模型的有效性。針對(duì)民航突發(fā)事件領(lǐng)域本體關(guān)系抽取準(zhǔn)確率低的問題,結(jié)合民航突發(fā)事件文本信息的數(shù)據(jù)特點(diǎn),將Att-BiGRU模型應(yīng)用在民航突發(fā)事件領(lǐng)域本體關(guān)系抽取中。給出了民航突發(fā)事件文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程,詳細(xì)論述了實(shí)驗(yàn)過程各種參數(shù)、函數(shù)、優(yōu)化和正則化方法等關(guān)系提取的實(shí)現(xiàn)步驟,并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與之前相關(guān)方法進(jìn)行對(duì)比,表明本文方法有效提升了領(lǐng)域本體關(guān)系抽取的準(zhǔn)確率,為民航突發(fā)事件領(lǐng)域本體關(guān)系的自動(dòng)獲取提供了更好的方法支持。
【圖文】：

對(duì)實(shí)驗(yàn)中的各種參數(shù)、函數(shù)、優(yōu)化引入非線性因素，來增加整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的表征能力于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，，一般使用三種激活函數(shù)：sigmod 數(shù)及其導(dǎo)數(shù)的計(jì)算公式、圖像如下：11xe=+od = sigmod( x )(1 sigmod( x))

圖 4-3 tanh 函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)圖像Linear Unit）激活函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)的計(jì)算公式、圖>≤,0,0xx >≤=1,00,0)xxx 圖 4-4 relu 函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)圖像
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V328;TP391.1;V35

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本文編號(hào)：2593344