隨著市場經(jīng)濟與信息時代的發(fā)展,人民對金融市場的信息搜索需求日益增加,但搜索引擎的返回結(jié)果大多內(nèi)容繁復(fù)、條目眾多,無法根據(jù)用戶的基本意圖給出直觀的答案。借助知識圖譜對知識信息進行管理,并采用問答系統(tǒng)進行信息獲取是當前解決搜索引擎結(jié)果冗雜的一個有效方案。然而,由于市場信息來源種類復(fù)雜,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)繁多,文本數(shù)據(jù)難以表示,用戶意圖難以感知,查詢與答案難以匹配等原因,金融領(lǐng)域的知識圖譜構(gòu)建與問答技術(shù)研究面臨諸多困難。為在一定程度上解決上述問題,本文基于自然語言處理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),設(shè)計并實現(xiàn)了一種構(gòu)建金融知識圖譜的有效方法,并對問答技術(shù)中的關(guān)鍵問題進行研究。主要研究內(nèi)容如下:通過對現(xiàn)有半結(jié)構(gòu)化的百科內(nèi)容進行爬取,利用深度學習、依存句法分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)構(gòu)建金融知識圖譜;以知識圖譜為核心,設(shè)計文本表示預(yù)訓(xùn)練任務(wù),構(gòu)建面向證券垂域的文本表示方法;在知識圖譜與文本表示的基礎(chǔ)上,設(shè)計聯(lián)合實體抽取與問題分類任務(wù)的意圖解析模型,并通過以知識圖譜為基礎(chǔ)的知識檢索技術(shù)獲得知識三元組;綜合上述內(nèi)容,設(shè)計并構(gòu)建一套以知識圖譜為基礎(chǔ)的問答系統(tǒng)框架。本文的主要貢獻在于:設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于半結(jié)構(gòu)化百科內(nèi)容構(gòu)建知識圖譜的方... 

【文章來源】：廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－４智能問答基本框架??６??

圖１－５問答技術(shù)路線??９??

圖２－２神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型框架??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型中，前序詞語以Ｏｎｅ－Ｈｏｔ編碼形式作為初始輸入，每個詞??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3597965