本文關鍵詞：基于圖書的概念—描述詞知識網(wǎng)絡的構建及應用

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【摘要】：隨著信息技術的普及和互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展,人類積累的數(shù)據(jù)量正在以指數(shù)的速度迅速增長。在數(shù)字圖書館領域,CADAL已經(jīng)積累大量的數(shù)字圖書,并提供了相應的圖書閱讀服務。顯然,每一本圖書都包含有大量的知識片段,如果能將這些資源進行分解、關聯(lián)和再組織,形成按照一定目標、主題組織的內容,將會產(chǎn)生更大的價值。鑒于此,本論文在基于CADAL數(shù)字圖書館中的海量圖書資源的基礎上,從圖書中構建概念-描述詞知識網(wǎng)絡,完成對圖書知識的抽取和分解；然后在知識網(wǎng)絡的基礎上生成概念百科,完成對知識的關聯(lián)和組織。論文的主要工作如下：(1)基于數(shù)字圖書構建了概念-描述詞知識網(wǎng)絡。首先,本文給出了知識網(wǎng)絡的原型。隨后,提出了一種基于詞嵌入(word embedding)匹配的算法用來解決目錄的短語抽取問題,并訓練分類器將目錄短語分類成概念和描述詞,從而構建得到概念-描述詞知識網(wǎng)絡。(2)本文提出基于Learning to Rank算法的百科詞條目錄生成算法,對從概念-描述詞知識網(wǎng)絡得到的候選描述詞進行排序,使得詞條目錄反映知識闡述的前后順序。(3)基于短語抽取、短語分類、描述詞排序等算法實現(xiàn)了基于概念-描述詞知識網(wǎng)絡的概念百科生成系統(tǒng)。
【關鍵詞】：知識服務 知識圖譜 組塊標注 詞嵌入
【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
• 1.2 課題意義11-13
• 1.3 本文的主要工作13
• 1.4 本文的組織結構13-14
• 1.5 本章小結14-15
• 第2章 相關研究綜述15-27
• 2.1 知識圖譜15-17
• 2.1.1 谷歌知識圖譜16
• 2.1.2 搜狗知立方16-17
• 2.1.3 百度知心17
• 2.2 組塊標注17-21
• 2.2.1 基于支持向量機的組塊標注18
• 2.2.2 基于隱馬爾科夫模型的組塊標注18-19
• 2.2.3 基于條件隨機場的組塊標注19-21
• 2.3 詞嵌入21-25
• 2.3.1 詞嵌入的訓練22-24
• 2.3.2 詞嵌入訓練工具24-25
• 2.4 排序學習算法25-26
• 2.5 本章小結26-27
• 第3章 概念-描述詞知識網(wǎng)絡構建關鍵技術27-42
• 3.1 概念-描述詞知識網(wǎng)絡概述27-28
• 3.2 基于詞嵌入匹配的短語抽取算法28-35
• 3.2.1 算法總體設計29-31
• 3.2.2 特征設計31-32
• 3.2.3 模型求解32-35
• 3.3 目錄短語分類35-38
• 3.3.1 分類算法選擇36
• 3.3.2 特征設計36-38
• 3.4 基于排序學習的描述詞排序38-41
• 3.4.1 模型選擇38-39
• 3.4.2 特征設計39-41
• 3.5 本章小結41-42
• 第4章 概念百科生成系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)42-55
• 4.1 概念百科生成系統(tǒng)的需求分析42-43
• 4.2 概念百科生成系統(tǒng)的架構設計43-44
• 4.3 概念百科生成系統(tǒng)的模塊設計與實現(xiàn)44-51
• 4.3.1 目錄預處理模塊44-46
• 4.3.2 概念-描述詞知識網(wǎng)絡的構建模塊46-47
• 4.3.3 知識網(wǎng)絡存儲模塊47-48
• 4.3.4 概念詞條目錄生成模塊48-50
• 4.3.5 概念詞條章節(jié)內容生成模塊50-51
• 4.4 系統(tǒng)展示51-54
• 4.5 本章小結54-55
• 第5章 實驗及結果分析55-68
• 5.1 實驗數(shù)據(jù)集55
• 5.2 詞嵌入匹配算法相關實驗55-64
• 5.2.1 評測標準55-56
• 5.2.2 組塊標注實驗56-58
• 5.2.3 目錄短語抽取實驗58-64
• 5.3 短語分類實驗64-65
• 5.4 描述詞排序實驗65-67
• 5.4.1 評測標準65-66
• 5.4.2 實驗過程及分析66-67
• 5.5 本章小結67-68
• 第6章 總結與展望68-70
• 6.1 總結68
• 6.2 展望68-70
• 參考文獻70-74
• 致謝74

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