目前,在知識(shí)圖譜領(lǐng)域的研究主要是針對(duì)知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)和基于知識(shí)圖譜的應(yīng)用兩大方面。近幾年來(lái),知識(shí)圖譜的構(gòu)建技術(shù)研究取得了很大的進(jìn)展,知識(shí)推理作為知識(shí)圖譜構(gòu)建的重要環(huán)節(jié)和關(guān)鍵技術(shù)也得到極大發(fā)展,通過(guò)知識(shí)推理能夠從已有的知識(shí)中獲得新的知識(shí),從而進(jìn)一步完善知識(shí)圖譜。在知識(shí)圖譜應(yīng)用方面,最近幾年利用知識(shí)圖譜來(lái)實(shí)現(xiàn)文本自動(dòng)生成也是人工智能研究的一個(gè)重要方面,我們期待著有電腦可以像人類一樣寫出高質(zhì)量的自然語(yǔ)言文本的一天。本文提出了一種基于隨機(jī)游走的知識(shí)推理算法和一種基于知識(shí)圖譜的文本自動(dòng)生成技術(shù),本文主要工作和貢獻(xiàn)如下:（1）提出了一種目標(biāo)導(dǎo)向的隨機(jī)游走算法,該算法使用特定推斷目標(biāo)作為隨機(jī)游走過(guò)程中每個(gè)步驟的方向。具體來(lái)講,為了實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)導(dǎo)向機(jī)制,在隨機(jī)游走的每個(gè)步驟,算法通過(guò)使用最終目標(biāo)動(dòng)態(tài)地計(jì)算每個(gè)鄰接點(diǎn)的勢(shì),并且向具有更高勢(shì)的鄰接點(diǎn)分配更大的概率。因此,該算法更傾向于訪問(wèn)有利于推斷目標(biāo)并避免轉(zhuǎn)移到噪聲結(jié)構(gòu)的鄰接點(diǎn)。與基本隨機(jī)游走相比,本文的方法通過(guò)推理目標(biāo)直接隨機(jī)游走,提高了挖掘有用公式的效率,具有較強(qiáng)的抗噪聲能力。與啟發(fā)式方法相比,本文的方法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)隨機(jī)游走策略,動(dòng)態(tài)調(diào)整不同推理目... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文18致準(zhǔn)確的不高。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，隨機(jī)游走產(chǎn)生的90％以上的高可信度公式都是噪音。圖3-2產(chǎn)生正確公式的循環(huán)圖圖3-4生成錯(cuò)誤公式的循環(huán)圖3-3尋找黃色路徑的搜索空間

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文18致準(zhǔn)確的不高。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，隨機(jī)游走產(chǎn)生的90％以上的高可信度公式都是噪音。圖3-2產(chǎn)生正確公式的循環(huán)圖圖3-4生成錯(cuò)誤公式的循環(huán)圖3-3尋找黃色路徑的搜索空間

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]知識(shí)圖譜技術(shù)綜述[J]. 徐增林,盛泳潘,賀麗榮,王雅芳.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(04)
[2]知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)綜述[J]. 劉嶠,李楊,段宏,劉瑤,秦志光.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(03)
[3]基于知識(shí)圖譜的軍事信息搜索技術(shù)架構(gòu)[J]. 蔣鍇,錢夔,鄭玄.  指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2016(01)
[4]開(kāi)放式信息抽取研究進(jìn)展[J]. 楊博,蔡?hào)|風(fēng),楊華.  中文信息學(xué)報(bào). 2014(04)
[5]領(lǐng)域本體概念實(shí)例、屬性和屬性值的抽取及關(guān)系預(yù)測(cè)[J]. 郭劍毅,李真,余正濤,張志坤.  南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(04)
[6]開(kāi)放式文本信息抽取[J]. 趙軍,劉康,周光有,蔡黎.  中文信息學(xué)報(bào). 2011(06)
[7]命名實(shí)體識(shí)別研究進(jìn)展綜述[J]. 孫鎮(zhèn),王惠臨.  現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù). 2010(06)

碩士論文
[1]基于OWL描述的本體推理研究[D]. 龔資.吉林大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3227583