發(fā)布時間：2023-11-25 17:54

　　近年來,人物知識圖譜在智能問答、人物關(guān)系分析、搜索引擎等場景得到了極大的應(yīng)用,覆蓋了金融、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、政務(wù)等領(lǐng)域。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)諸如維基百科、百度百科及其他行業(yè)數(shù)據(jù)庫是構(gòu)建人物知識圖譜的優(yōu)選數(shù)據(jù)源。然而與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比,互聯(lián)網(wǎng)還存儲了更多的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)源,同樣包含豐富的人物屬性信息。如何從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源中準確提取人物信息用于構(gòu)建人物知識圖譜是當前人物知識圖譜構(gòu)建領(lǐng)域的熱點研究問題。為此本文在對現(xiàn)有的相關(guān)研究進行深入分析的基礎(chǔ)上,提出了基于依存樹剪枝的圖卷積網(wǎng)絡(luò)人物屬性抽取模型、基于嵌入表達的知識圖譜實體對齊模型以及基于屬性類型的屬性對齊模型,實現(xiàn)了從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源中準確提取用戶屬性并構(gòu)建知識圖譜的過程。具體的研究如下:1)針對現(xiàn)有基于依存樹的關(guān)系抽取模型存在依存樹修剪過度導(dǎo)致關(guān)鍵信息被裁減的問題,本文提出了基于依存樹剪枝的圖卷積網(wǎng)絡(luò)關(guān)系抽取模型。該模型先以實體和最短依存路徑為中心對依存樹剪枝后得到剪枝依存樹的鄰接矩陣,隨后將句子的詞向量和鄰接矩陣作為圖卷積網(wǎng)絡(luò)的輸入得到每個詞匯的隱式表達,然后采用基于實體類型嵌入和位置的注意力機制得到句子的表達,最后進行關(guān)系分類。實驗表明了該模型在Sem ...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要工作與貢獻
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)和技術(shù)
    2.1 自然語言處理的相關(guān)概念
    2.2 本文運用的基本理論
        2.2.1 文本的表示方法
        2.2.2 依存樹以及常見剪枝方法
        2.2.3 注意力機制
        2.2.4 圖卷積網(wǎng)絡(luò)
        2.2.5 圖注意力網(wǎng)絡(luò)
    2.3 文本采集與處理工具
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于依存樹剪枝的圖卷積網(wǎng)絡(luò)人物關(guān)系抽取方法研究
    3.1 研究背景
    3.2 基于依存樹剪枝的圖卷積網(wǎng)絡(luò)人物關(guān)系抽取模型
        3.2.1 訓練詞向量模型
        3.2.2 依存樹剪枝方法
        3.2.3 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.4 注意力機制
        3.2.5 分類輸出層
    3.3 實驗與分析
        3.3.1 實驗數(shù)據(jù)與評價指標
        3.3.2 實驗參數(shù)設(shè)置
        3.3.3 結(jié)果和分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于嵌入表示的知識圖譜實體對齊方法研究
    4.1 研究背景
    4.2 基于嵌入表示的知識圖譜實體對齊模型
        4.2.1 數(shù)據(jù)定義和預(yù)處理
        4.2.2 結(jié)構(gòu)嵌入
        4.2.3 屬性嵌入
        4.2.4 實體對齊
    4.3 實驗與分析
        4.3.1 實驗數(shù)據(jù)與評估指標
        4.3.2 實驗參數(shù)設(shè)置
        4.3.3 結(jié)果和分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于屬性類型的屬性對齊方法研究
    5.1 研究背景
    5.2 基于屬性類型的屬性對齊模型
        5.2.1 屬性對齊模型的數(shù)據(jù)定義和算法流程
        5.2.2 屬性名相似度計算方法
        5.2.3 屬性值相似度計算方法
        5.2.4 對齊屬性對的融合方法
    5.3 實驗與分析
        5.3.1 實驗數(shù)據(jù)與評估指標
        5.3.2 實驗參數(shù)設(shè)置
        5.3.3 實驗分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果



本文編號：3867566