武器裝備知識圖譜構(gòu)建研究
發(fā)布時間:2022-07-12 18:50
武器裝備是衡量一個國家是否強大的指標。發(fā)展信息化武器裝備,既是軍事變革的基本內(nèi)容,也是實現(xiàn)我軍信息化建設(shè)目標的關(guān)鍵所在。知識圖譜可以看作無數(shù)個實體關(guān)系的三元組構(gòu)成,將世界上的知識鏈接起來組成一個巨大的圖網(wǎng)絡(luò)儲存在計算機中,幫助人們在某種特定問題上做出正確的決策。本課題通過構(gòu)建武器裝備領(lǐng)域知識圖譜,采集武器裝備信息以及分析武器裝備之間的關(guān)聯(lián),從而實現(xiàn)對軍隊綜合戰(zhàn)斗力的評估。構(gòu)建武器裝備知識圖譜過程中,主要對武器裝備實體抽取、武器裝備實體三元組抽取以及武器裝備知識圖譜知識融合幾方面進行研究。在武器裝備的實體抽取方面,提出了領(lǐng)域BERT模型與嵌入字詞向量及字轉(zhuǎn)化率向量的BILSTM模型的融合模型對武器裝備實體進行識別。首先,使用BERT模型在海量武器裝備語料上進行預(yù)訓(xùn)練任務(wù)。其次,使用Word2vec模型訓(xùn)練字詞向量提供先驗語義信息,同時嵌入字轉(zhuǎn)化率向量向模型輸入更多的先驗信息。最后通過分層實體提取器對不同類別的實體進行提取。實驗證明,該模型編碼能力強和先驗知識充分,在環(huán)球軍事網(wǎng)語料上F1值達到91.436%。在武器裝備的實體關(guān)系三元組抽取方面,提出基于分層序列標注的實體關(guān)系三元組抽取模型(...
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 知識圖譜構(gòu)建研究現(xiàn)狀
1.2.2 命名實體識別研究現(xiàn)狀
1.2.3 實體關(guān)系三元組抽取研究現(xiàn)狀
1.2.4 知識融合研究現(xiàn)狀
1.3 主要工作和創(chuàng)新點
1.4 論文組織
第2章 武器裝備實體抽取研究
2.1 引言
2.2 相關(guān)工作
2.3 武器裝備實體抽取模型設(shè)計
2.3.1 BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型
2.3.2 BILSTM輸入向量表示
2.3.3 BILSTM和 BERT模型融合
2.3.4 分層實體提取器
2.4 實驗
2.4.1 實驗數(shù)據(jù)
2.4.2 評價指標
2.4.3 實驗結(jié)果分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 武器裝備實體關(guān)系三元組抽取
3.1 引言
3.2 武器裝備實體關(guān)系三元組抽取模型設(shè)計
3.2.1 標簽設(shè)計
3.2.2 三元組抽取模型結(jié)構(gòu)
3.2.3 詞嵌入
3.2.4 編碼器
3.2.5 解碼器
3.3 實驗
3.3.1 實驗數(shù)據(jù)
3.3.2 評價指標
3.3.3 實驗及其結(jié)果分析
3.4 本章小結(jié)
第4章 武器裝備知識圖譜知識融合研究
4.1 引言
4.2 軍事文本同義詞擴展框架
4.2.1 N-Gram分詞
4.2.2 Word2vec模型
4.2.3 Glove模型
4.2.4 同義詞判定
4.3 實驗
4.3.1 實驗數(shù)據(jù)
4.3.2 實驗評價指標
4.3.3 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
第5章 武器裝備知識圖譜構(gòu)建
5.1 系統(tǒng)框架設(shè)計
5.2 武器裝備知識圖譜構(gòu)建流程
5.3 核心模塊分析
5.3.1 分詞標注模塊
5.3.2 實體識別模塊
5.3.3 三元組抽取模塊
5.3.4 同義詞擴展模塊
5.3.5 增刪改模塊
5.3.6 問答模塊
5.3.7 可視化模塊
5.4 開發(fā)環(huán)境
5.5 本章小結(jié)
第6章 工作總結(jié)與展望
6.1 工作總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻
個人簡歷在校期間發(fā)表論文與研究成果
本文編號:3659657
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
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摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 知識圖譜構(gòu)建研究現(xiàn)狀
1.2.2 命名實體識別研究現(xiàn)狀
1.2.3 實體關(guān)系三元組抽取研究現(xiàn)狀
1.2.4 知識融合研究現(xiàn)狀
1.3 主要工作和創(chuàng)新點
1.4 論文組織
第2章 武器裝備實體抽取研究
2.1 引言
2.2 相關(guān)工作
2.3 武器裝備實體抽取模型設(shè)計
2.3.1 BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型
2.3.2 BILSTM輸入向量表示
2.3.3 BILSTM和 BERT模型融合
2.3.4 分層實體提取器
2.4 實驗
2.4.1 實驗數(shù)據(jù)
2.4.2 評價指標
2.4.3 實驗結(jié)果分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 武器裝備實體關(guān)系三元組抽取
3.1 引言
3.2 武器裝備實體關(guān)系三元組抽取模型設(shè)計
3.2.1 標簽設(shè)計
3.2.2 三元組抽取模型結(jié)構(gòu)
3.2.3 詞嵌入
3.2.4 編碼器
3.2.5 解碼器
3.3 實驗
3.3.1 實驗數(shù)據(jù)
3.3.2 評價指標
3.3.3 實驗及其結(jié)果分析
3.4 本章小結(jié)
第4章 武器裝備知識圖譜知識融合研究
4.1 引言
4.2 軍事文本同義詞擴展框架
4.2.1 N-Gram分詞
4.2.2 Word2vec模型
4.2.3 Glove模型
4.2.4 同義詞判定
4.3 實驗
4.3.1 實驗數(shù)據(jù)
4.3.2 實驗評價指標
4.3.3 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
第5章 武器裝備知識圖譜構(gòu)建
5.1 系統(tǒng)框架設(shè)計
5.2 武器裝備知識圖譜構(gòu)建流程
5.3 核心模塊分析
5.3.1 分詞標注模塊
5.3.2 實體識別模塊
5.3.3 三元組抽取模塊
5.3.4 同義詞擴展模塊
5.3.5 增刪改模塊
5.3.6 問答模塊
5.3.7 可視化模塊
5.4 開發(fā)環(huán)境
5.5 本章小結(jié)
第6章 工作總結(jié)與展望
6.1 工作總結(jié)
6.2 展望
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