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融合因果事件的知識(shí)圖譜構(gòu)建及其應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2022-01-08 12:18
  知識(shí)圖譜以網(wǎng)絡(luò)化的方式將互聯(lián)網(wǎng)上海量的知識(shí)資源整合起來,構(gòu)成一張巨大的語義網(wǎng)絡(luò),提供了一種更好地組織和利用信息的能力,已經(jīng)發(fā)展成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施。隨著信息抽取技術(shù)的發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用的需要,人們開始從非結(jié)構(gòu)化的文本中挖掘事件知識(shí)。事件知識(shí)是一種重要的決策依據(jù),在我們身邊,每天都會(huì)發(fā)生各種事件,這些事件通常不是孤立存在的,往往存在著某種語義上的因果邏輯。事件之間的因果邏輯是一種十分有價(jià)值的知識(shí),將因果事件知識(shí)作為知識(shí)圖譜的補(bǔ)充,可以進(jìn)一步豐富和完善知識(shí)圖譜,從而讓知識(shí)圖譜在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮更大的價(jià)值。本文以金融領(lǐng)域?yàn)槔?首先基于半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)構(gòu)建初步的金融知識(shí)圖譜,然后從非結(jié)構(gòu)化的金融新聞中抽取因果事件知識(shí),并將其融合到金融知識(shí)圖譜中,進(jìn)一步豐富和完善了金融知識(shí)圖譜,從而用于基于知識(shí)圖譜的分析與決策等應(yīng)用場景中。本文主要完成了以下工作:提出了金融知識(shí)圖譜的構(gòu)建框架;在詳細(xì)調(diào)研和分析金融領(lǐng)域的概念和知識(shí)的基礎(chǔ)上,將金融領(lǐng)域重要的概念和類抽象出來,并且詳細(xì)的定義了實(shí)體的屬性和值域,完成了金融本體庫的構(gòu)建;同時(shí),針對D2R工具將關(guān)系數(shù)據(jù)庫映射為RDF圖的過程中會(huì)出現(xiàn)冗余信息的問題,本文提出了一... 

【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)】:86 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

融合因果事件的知識(shí)圖譜構(gòu)建及其應(yīng)用研究


知識(shí)圖譜示例

知識(shí)圖,構(gòu)建技術(shù)


華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文圖 2-2 展示了知識(shí)圖譜構(gòu)建過程中的關(guān)鍵技術(shù)。本體的構(gòu)建為知識(shí)圖譜的構(gòu)建提骨架”,有利于保證知識(shí)圖譜的構(gòu)建質(zhì)量;知識(shí)抽取技術(shù),主要是從多源異構(gòu)的信抽取知識(shí)來對本體進(jìn)行實(shí)例化,這個(gè)過程主要包括實(shí)體抽取、屬性抽取以及關(guān)系知識(shí)表示的主要目的是將人腦中的知識(shí)用一種計(jì)算機(jī)符號進(jìn)行表示從而模擬人腦過程。最后還需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需要,將抽取出來的知識(shí)存儲(chǔ)到合適的數(shù)據(jù)庫中知識(shí)的應(yīng)用。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


在傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫中,多表之間的聯(lián)結(jié)操作會(huì)導(dǎo)致性能十分低下針對圖結(jié)構(gòu)的查詢進(jìn)行了優(yōu)化,這種特殊的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法使得其在對于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說具有巨大的優(yōu)勢。因此,圖數(shù)據(jù)庫更適據(jù)存儲(chǔ)方式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)N 網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetworks, RNN)48模型經(jīng)常被用于自在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,前一時(shí)刻的信息會(huì)被應(yīng)用于當(dāng)前時(shí)刻輸出的計(jì)模型能夠捕獲到序列中的上下文信息,在處理上下文依賴任務(wù)的應(yīng)效果,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 2-3 所示:.

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于層疊條件隨機(jī)場的事件因果關(guān)系抽取[J]. 付劍鋒,劉宗田,劉煒,周文.  模式識(shí)別與人工智能. 2011(04)
[2]基于樹核函數(shù)的實(shí)體語義關(guān)系抽取方法研究[J]. 莊成龍,錢龍華,周國棟.  中文信息學(xué)報(bào). 2009(01)
[3]中文金融新聞中公司名的識(shí)別[J]. 王寧,葛瑞芳,苑春法,黃錦輝,李文捷.  中文信息學(xué)報(bào). 2002(02)
[4]論因果關(guān)系的定義[J]. 維之.  青海社會(huì)科學(xué). 2001(01)



本文編號:3576545

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