隨著互聯(lián)網(wǎng)上信息的生產(chǎn)與積累,如何從大量純文本中獲取高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化知識,是目前自然語言處理的研究熱點(diǎn)。通用領(lǐng)域的知識注重廣度,在搜索引擎的查詢理解、智能問答的推理等領(lǐng)域已經(jīng)有廣泛應(yīng)用。然而,由于長尾效應(yīng)的影響,通用知識在特定領(lǐng)域的覆蓋度往往嚴(yán)重不足,因此近年來學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究興趣逐漸轉(zhuǎn)向垂直領(lǐng)域。領(lǐng)域知識獲取有諸多挑戰(zhàn),一方面領(lǐng)域知識上下文的稀疏性導(dǎo)致傳統(tǒng)基于模式的抽取方法準(zhǔn)確率較低,另一方面不同領(lǐng)域之間的差異性導(dǎo)致在某個領(lǐng)域?qū)W到的知識無法有效遷移到其他領(lǐng)域上。此外,領(lǐng)域知識的跨語言遷移也是目前的研究熱點(diǎn)。本文利用深度學(xué)習(xí)的技術(shù),針對跨領(lǐng)域和跨語言的知識獲取,做了如下三方面的工作:·單一領(lǐng)域的探索式關(guān)系分類 我們提出了探索式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分類的模型,用于解決領(lǐng)域知識抽取中長尾關(guān)系無法被完整定義的問題。該模型一方面學(xué)習(xí)在預(yù)定義關(guān)系上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,另一方面通過相似度敏感的中餐館過程算法,在未標(biāo)注數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的關(guān)系種類,持續(xù)擴(kuò)充預(yù)定義的關(guān)系集。該算法在維基百科的領(lǐng)域知識圖譜上有較高的分類準(zhǔn)確率,同時能夠發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量的新關(guān)系。·跨領(lǐng)域的知識體系抽取 針對不同領(lǐng)域之間的知識遷移,我們分別提出... 

【文章來源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

“支持向量機(jī)”在維基百科中的主頁分信息對于判斷兩者之間的依賴關(guān)系有很的幫助

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3108045