本文關鍵詞：基于中文百科的知識圖譜分類體系構建研究

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【摘要】：分類體系作為知識圖譜的骨干組成部分,對整個知識圖譜的易用性和連通性具有起到決定性的作用。隨著知識圖譜應用的日益廣泛,國內外都不斷涌現出優(yōu)秀的知識圖譜項目。如何為知識圖譜構建分類體系,是亟需解決的問題,這是一個非常有意義和挑戰(zhàn)的問題。在文中,我們提出了一套完善的為中文百科知識圖譜構建分類體系的方法。我們以百科詞條為實體,從百科頁面中抽取了詞條的相關信息,并把詞條的信息結構化為特征。我們從百科自有分類樹和詞條的分類標簽中抽取出了類目詞條,并根據實體詞條和類目詞條之間的關聯為類目生成了結構化特征。為了獲得分類體系中的subclass-of關系,我們采用了支持向量機模型(SVM)。首先構造出兩個類目之間的相關性特征作為輸入,用人工標注的數據訓練好的模型之后,再用模型判斷兩個類目之間是否存在subclass-of關系。對與instance-of關系的判斷,我們在加入subclass-of關系制約的基礎上還提出了兩種整數規(guī)劃的方法。整數規(guī)劃的方法除了考慮直接的instance-of關系特征外,還考慮到了類目之間的關聯結構。我們通過實驗證明了我們的方法在解決實際問題上獲得了令人滿意的結果。最后我們還嘗試了把整個分類體系構建算法放到迭代模型當中。在整個迭代的過程中,我們利用了subclass-of關系和instance-of關系的傳遞性,使得它們之間能夠相互制約同時相互提升。通過實驗數據,我們看到整個迭代模型達到了預期的效果,可以在此基礎上進行后續(xù)的研究。
【關鍵詞】：分類體系 知識圖譜 整數規(guī)劃
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題背景11-12
• 1.2 本文的研究工作12-13
• 1.3 本文的組織結構13-14
• 1.4 本章小結14-15
• 第2章 國內外研究現狀15-22
• 2.1 概述15-16
• 2.2 實體和類目的區(qū)別16-17
• 2.3 基于規(guī)則的is-a關系挖掘17-18
• 2.4 基于機器學習的is-a關系挖掘18-19
• 2.5 國內外知識圖譜的分類體系構建研究19-21
• 2.5.1 DBpedia19-20
• 2.5.2 YAGO20
• 2.5.3 Zhishi.me20
• 2.5.4 XLore20-21
• 2.5.5 知識魔方21
• 2.6 本章小結21-22
• 第3章 分類體系的上層構建22-33
• 3.1 實體的抽取和結構化22-23
• 3.2 類目的抽取和結構化23-24
• 3.3 Subclass-of關系判斷24-29
• 3.3.1 Subclass-of關系備選集生成24-25
• 3.3.2 支持向量機分類器25-27
• 3.3.3 實驗評估27-29
• 3.4 類目的篩選與融合29-31
• 3.5 本章小結31-33
• 第4章 分類體系的下層構建33-49
• 4.1 Instance-of關系備選集生成33-34
• 4.2 支持向量機分類器34-36
• 4.3 混合整數規(guī)劃方法36-39
• 4.4 非線性整數規(guī)劃方法39-41
• 4.5 實驗評估41-45
• 4.5.1 數據集41-42
• 4.5.2 評估方法42-43
• 4.5.3 結果分析43-45
• 4.6 參數優(yōu)化45-48
• 4.7 本章小結48-49
• 第5章 基于迭代模型的一體算法49-58
• 5.1 迭代模型50-51
• 5.2 Subclass-of關系判斷51
• 5.3 類目特征更新51-52
• 5.4 實驗評估52-57
• 5.4.1 數據集52-53
• 5.4.2 結果分析53-57
• 5.5 本章小結57-58
• 第6章 系統(tǒng)展示與總結展望58-68
• 6.1 CKB系統(tǒng)展示58-65
• 6.2 工作總結65-66
• 6.3 未來展望66-68
• 參考文獻68-71
• 攻讀碩士學位期間主要的研究成果71-72
• 致謝72

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