發(fā)布時間：2020-02-26 14:14

【摘要】：知識庫引文推薦是指針對知識庫內(nèi)的實體,將與其相關(guān)的文檔進行自動的篩選與推薦。隨著知識庫在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,知識庫引文推薦逐漸成為當前的研究熱點,例如文本檢索會議(TextRetrieval Conference,TREC)中的 KBA(Knowledge Base Acceleration)評測中就有針對引文推薦的任務(wù)CCR(Cumulative Citation Recommendation),本文研究的課題也是基于該任務(wù)。當前對知識庫引文推薦的研究,主要集中在將其建模為排序?qū)W習的檢索模型。通過對比不同引文推薦常用模型,本文提出了基于排序?qū)W習的引文推薦方法,在此基礎(chǔ)上將知識庫引文推薦歸結(jié)為三個關(guān)鍵問題:針對知識庫某一實體名的查詢擴展、針對文檔和實體的特征提取、以及判斷文檔與實體相關(guān)性的預(yù)測模型的選擇。本文的主要研究內(nèi)容和階段成果如下:1.提出了基于語義詞典與詞向量(wordembedding)相結(jié)合的實體查詢擴展算法。首先,通過利用DBpedia中的屬性特征實現(xiàn)基于語義詞典的實體查詢擴展算法;其次,分別利用WAF和word2vec算法實現(xiàn)基于詞向量的實體查詢擴展算法;最后將兩種算法結(jié)合起來,獲得最終的實體擴展結(jié)果。2.提取出本領(lǐng)域不常使用的語義特征、句法特征和時間特征,用以實現(xiàn)后續(xù)的相似性判斷。采用LDA和ESA算法來構(gòu)建語義特征,用以解決一詞多義問題。此外,本文發(fā)現(xiàn)句法特征和時間特征在知識庫引文推薦中同樣非常有效。3.在上述基礎(chǔ)上,采用point-wise、pair-wise和list-wise三種排序?qū)W習的方法,實現(xiàn)實體與文檔的相關(guān)性判斷。實驗證明,該方法比常用的知識庫引文推薦算法更有效。4.提出了線性模型將邏輯回歸與隨機森林分類器組合起來,完成排序?qū)W習算法,并最終實現(xiàn)相關(guān)性的判斷。實驗證明該方法比通用的排序?qū)W習更能有效解決知識庫引文推薦問題。5.設(shè)計并實現(xiàn)了完整的知識庫引文推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)在TREC KBA2014評測數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果與基線系統(tǒng)相比,F1值平均提升了19.8%。表明本文設(shè)計的算法能夠較好的解決引文推薦問題,且具有可行性。
【圖文】：

邐邐逡逑ＬＤＡ是一個多層的生成式全概率生成模型，是對文本的語義特征建模方法，逡逑如下圖所示。ＬＤＡ算法中包含詞、主題（語義）及文檔三個概念。ＬＤＡ的建模逡逑過程如下：給定一個文檔集合，ＬＤＡ將每個文檔都建模為一個主題的分布，每逡逑個主題建模為一個多項式分布來表示該主題生成詞的概率。在ＬＤＡ模型中，這逡逑些主題在所有文檔中都存在而區(qū)分每個文檔的是：不同文檔有著一個特定的分布。逡逑ＬＤＡ的模型包括參數(shù)（ｃｃ，邋Ｐ），ａ表示每個主題（即隱含語義）在整個文檔集中的逡逑重要性大小，ｐ表示所有主題的分布情況。ｚ表示文檔在每個詞上的主題的權(quán)重，逡逑０代表文檔中各個主題在文檔中的比重，Ｗ為文檔集中文檔的總數(shù)，ｗ是文檔的逡逑詞表示，／Ｖｄ表示該文檔的總詞數(shù)。逡逑相較于ＬＳＡ或ＰＬＳＡ等模型，ＬＤＡ有很明顯的優(yōu)勢和好處：首先ＬＤＡ模逡逑型是全概率生成模型，，故有著更清晰的結(jié)構(gòu)且有較深厚的理論基礎(chǔ)；同時，ＬＤＡ逡逑模型的大小與訓(xùn)練樣本數(shù)無關(guān)，因此對于數(shù)據(jù)量大的文本語料，有天生的優(yōu)勢。逡逑隨著ＬＤＡ模型、ＬＤＡ的演進模型在自然語言處理中的應(yīng)用，他們的價值逐漸得逡逑到重視并得到了很深入的研究，但在引文推薦領(lǐng)域還沒有人對其進行應(yīng)用。逡逑

邐第三章基于語義詞典與詞向量的查詢擴展邐逡逑的索引。但這種向量有些缺點：一是詞典中的詞在意義上并不一定是正交的，不逡逑同維度可能是有關(guān)聯(lián)的？，二是當詞典較大的時候會引發(fā)維度災(zāi)難（Ｃｕｒｓｅ邋ｏｆ逡逑Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ邋）邋0逡逑詞向量可以視為Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ邋Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ的一＇種具體實現(xiàn)。Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ逡逑Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ最早由Ｈｉｎｔｏｎ與１９８６年提出，可以克服ｏｎｔ－ｈｏｔ的上述缺點。其逡逑基本思想是：通過訓(xùn)練，將語言中的每個詞映射成一個長度固定的向量，這些向逡逑量可以視為詞向量空間中的一個點，語義計算可以通過點之間的數(shù)學運算來實現(xiàn)。逡逑類比的關(guān)系可以通過向量作差來計算，如經(jīng)典的例子Ｋｉｎｇ－Ｑｕｅｅｎ邋￣邋Ｍａｎ邋－逡逑Ｗｏｍａｎ邋0逡逑Ｍｉｋｏｌｏｖ邋在邋２０１３邋年的論文中，給出邋了基于邋ＣＢＯＷ（ＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＢａｇ－ｏｆ－Ｗｏｒｄ）逡逑與Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ邋（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ邋Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ）的兩種詞向量訓(xùn)練方法。逡逑■ＰＯＴ邋ｒａＯＳＣＴＩＯＮ邋ｍｉＴＲＪＴ邐１：�。＃埽绷隋澹校遥希剩牛茫裕桑希五澹希剩裕疲欤椋藻义�
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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本文編號：2583015