本文選題：知識(shí)圖譜 + 信息抽取�。� 參考：《華東師范大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：Web資源蘊(yùn)含了海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識(shí),將這些碎片化知識(shí)進(jìn)行抽取、整理和融合成為一個(gè)大規(guī)模知識(shí)圖譜是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢(shì)。知識(shí)圖譜根據(jù)其包含的知識(shí)范疇被細(xì)分為開放知識(shí)圖譜和垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜。盡管開放知識(shí)圖譜在近幾年得到了巨大的發(fā)展,但是它們?cè)诖怪鳖I(lǐng)域中并沒有得到深入地應(yīng)用,許多應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜提出了很大的需求,因此本文提出構(gòu)建商業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)知識(shí)圖譜。本文從上市公司的公報(bào)數(shù)據(jù)中抽取了企業(yè)之間的商業(yè)往來關(guān)系,并從新聞文本數(shù)據(jù)中抽取了企業(yè)所發(fā)生的重大事件和事件摘要,最后對(duì)比分析了知識(shí)圖譜和社交網(wǎng)絡(luò)在圖結(jié)構(gòu)上的統(tǒng)計(jì)特征。本文的主要貢獻(xiàn)如下：·提出了構(gòu)建企業(yè)知識(shí)圖譜的框架,將垂直領(lǐng)域的關(guān)系抽取任務(wù)抽象成分類問題,通過訓(xùn)練最大熵模型抽取企業(yè)之間不同類型的商業(yè)往來關(guān)系,關(guān)系抽取的準(zhǔn)確率平均達(dá)到85%以上,部分特定關(guān)系的準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上,相比基于開放領(lǐng)域的關(guān)系抽取方法,本文方法的F1值平均提高了12.16%。本文從109萬篇上市公司的公報(bào)數(shù)據(jù)和250萬篇新聞數(shù)據(jù)中抽取了超過5萬以上的命名實(shí)體和14萬以上的實(shí)體關(guān)系,構(gòu)建了完整的企業(yè)知識(shí)圖譜�！げ捎镁垲愃惴◤男侣勎臋n中抽取了企業(yè)的相關(guān)事件以及事件的發(fā)展過程,并提出基于事件關(guān)鍵詞的詞集覆蓋優(yōu)化算法抽取了事件的摘要。通過定義摘要的評(píng)估指標(biāo)并和四種基準(zhǔn)模型進(jìn)行對(duì)比體現(xiàn)了本文方法的優(yōu)越性,通過一個(gè)案例分析體現(xiàn)了本文方法在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的有效性。本文總共抽取了3,073家上市公司包括8,205個(gè)新聞事件以及事件的摘要�！膱D的角度出發(fā),對(duì)同一知識(shí)圖譜不同子圖之間、不同類型的知識(shí)圖譜之間以及知識(shí)圖譜和社交網(wǎng)絡(luò)之間在圖結(jié)構(gòu)上的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行了全面的對(duì)比分析。將四種知識(shí)圖譜和兩種社交網(wǎng)絡(luò)在13個(gè)單值統(tǒng)計(jì)特征、4個(gè)分布統(tǒng)計(jì)特征上的表現(xiàn)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)它們?cè)诙喾N統(tǒng)計(jì)特征上都有很大的差異,比如連通子圖分布、節(jié)點(diǎn)凝聚因子、三角關(guān)系的數(shù)量等。通過對(duì)比分析這些統(tǒng)計(jì)特征,可以為知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)管理提供參考意見。本文還對(duì)知識(shí)圖譜的語(yǔ)義關(guān)系進(jìn)行了關(guān)聯(lián)度分析,表明關(guān)聯(lián)度很高的語(yǔ)義關(guān)系之間通常具有很高的主題相關(guān)性。本文在構(gòu)建企業(yè)知識(shí)圖譜的過程中,對(duì)比了垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜和開放知識(shí)圖譜構(gòu)建方法的區(qū)別,并根據(jù)垂直領(lǐng)域的特定問題給出了特定的解決方案,對(duì)一般領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建具有實(shí)踐意義。本文對(duì)比分析了知識(shí)圖譜和社交網(wǎng)絡(luò)在圖結(jié)構(gòu)上的統(tǒng)計(jì)特征,對(duì)知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)管理比如存儲(chǔ)、索引、查詢優(yōu)化等具有借鑒意義。
[Abstract]:Web resources contain a large amount of structured and unstructured knowledge. It is the trend of the Internet to extract, collate and merge these fragmented knowledge into a large-scale knowledge map. The knowledge map is subdivided into open knowledge map and vertical domain knowledge map according to the knowledge category it contains. Although the open knowledge map has been greatly developed in recent years, it has not been applied in the vertical field, and many application scenarios have put forward a great demand for the vertical domain knowledge map. Therefore, this paper proposes to construct the enterprise knowledge map in the field of business. In this paper, the business relations between enterprises are extracted from the bulletin data of the listed companies, and the important events and event summaries of the enterprises are extracted from the news text data. Finally, the statistical features of knowledge map and social network in graph structure are compared and analyzed. The main contributions of this paper are as follows: a framework of constructing enterprise knowledge map is proposed, which abstracts the relationship extraction tasks in vertical domain into classification problems, and extracts different types of business relationships among enterprises by training maximum entropy model. The accuracy of relation extraction is more than 85% on average, and that of some specific relationships is more than 95%. Compared with the open domain approach, the F1 value of this method is 12.16% higher than that of the open domain method. In this paper, more than 50, 000 named entities and more than 140000 entity relationships are extracted from 1.09 million public company bulletins and 2.5 million news data. A complete enterprise knowledge map is constructed, and the related events and the development process of events are extracted from news documents by clustering algorithm, and a word set coverage optimization algorithm based on event keywords is proposed to extract the summary of events. By defining the evaluation index of the summary and comparing it with the four benchmark models, the superiority of this method is demonstrated, and the effectiveness of this method on the real data set is demonstrated by a case study. In this paper, a total of 3073 listed companies including 8205 news events and abstracts of events are extracted. The statistical features of graph structure between different types of knowledge maps and between knowledge maps and social networks are compared and analyzed. Four kinds of knowledge maps and two kinds of social networks are analyzed on 13 single value statistical features and 4 distribution statistical features, and it is found that they are very different in many statistical features, such as connected subgraph distribution, node aggregation factor. The number of triangular relationships, etc. By comparing and analyzing these statistical features, we can provide reference for data management of knowledge map. This paper also analyzes the semantic relationship of knowledge atlas, which shows that there is usually a high thematic correlation between semantic relationships with high correlation degree. In the process of constructing enterprise knowledge map, this paper compares the difference between vertical domain knowledge map and open knowledge map, and gives specific solutions according to the specific problems in vertical domain. It has practical significance for the construction of general domain knowledge map. In this paper, the statistical features of knowledge map and social network in graph structure are compared and analyzed, which can be used for reference in data management of knowledge map such as storage, index, query optimization and so on.
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1

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10 周藍(lán)s，

本文編號(hào)：1862938