本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的商業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：知識(shí)圖譜是一種以可視化的方式展示信息中包含的知識(shí)要點(diǎn)、核心結(jié)構(gòu)、整體知識(shí)架構(gòu)的技術(shù)。近年來隨著科技創(chuàng)新,商業(yè)領(lǐng)域開始青睞知識(shí)圖譜這一圖形化展示方法。然而目前知識(shí)圖譜在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要局限于搜索引擎和問答系統(tǒng)等方面,通過分析百科知識(shí)或知識(shí)庫中包含的知識(shí)實(shí)體來為使用者提供知識(shí)服務(wù)。其他方面并沒有得到廣泛應(yīng)用。究其原因,主要在于非結(jié)構(gòu)化文本的知識(shí)抽取和知識(shí)圖譜繪制這兩方面的技術(shù)難點(diǎn)。其中,尤以非結(jié)構(gòu)化文化的知識(shí)抽取最為關(guān)鍵,本文將著眼于知識(shí)圖譜的知識(shí)抽取這一關(guān)鍵環(huán)節(jié),擬采用深度學(xué)習(xí)算法解決知識(shí)圖譜中的知識(shí)抽取這一關(guān)鍵問題,并引入圖形數(shù)據(jù)庫,為知識(shí)圖譜的繪制提供一種新的思路。深度學(xué)習(xí)是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)熱點(diǎn),相對于以往的淺層學(xué)習(xí)模型,它能夠更好地模擬人腦的學(xué)習(xí)方式,以達(dá)到更好的學(xué)習(xí)效果。深度學(xué)習(xí)算法一般具有較多的層次結(jié)構(gòu),利用深層且非線性的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),它可以實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜函數(shù)的逼近。本論文將廣泛應(yīng)用于學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)圖譜概念延伸到商業(yè)領(lǐng)域中,通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)算法,搭建基于深度學(xué)習(xí)的商業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建框架,采用深度置信網(wǎng)絡(luò)算法自動(dòng)提取非結(jié)構(gòu)化商業(yè)文本中蘊(yùn)含的知識(shí)單元及單元之間的關(guān)系,以此解決商業(yè)領(lǐng)域知識(shí)單元提取這一難點(diǎn),提高知識(shí)單元提取的準(zhǔn)確率。此外,本論文還將引入圖形數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)知識(shí)單元的存儲(chǔ)和知識(shí)圖譜的繪制,為商業(yè)知識(shí)圖譜的繪制提供一種新的思路。
【關(guān)鍵詞】：知識(shí)圖譜 深度學(xué)習(xí) 深度置信網(wǎng)絡(luò) 圖形數(shù)據(jù)庫
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：G350
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 緒論10-22
• 1.1 選題背景及現(xiàn)實(shí)意義10-11
• 1.2 知識(shí)圖譜相關(guān)研究綜述11-18
• 1.2.1 知識(shí)圖譜類型11-12
• 1.2.2 知識(shí)圖譜構(gòu)建方法12-14
• 1.2.3 知識(shí)圖譜構(gòu)建流程14-17
• 1.2.4 知識(shí)圖譜在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用17-18
• 1.3 論文的基本內(nèi)容18-19
• 1.4 論文的創(chuàng)新點(diǎn)19-20
• 1.5 論文的基本框架20-22
• 2 相關(guān)理論介紹22-33
• 2.1 深度學(xué)習(xí)理論22-29
• 2.1.1 淺層學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)22-23
• 2.1.2 受限玻爾茲曼機(jī)23-26
• 2.1.3 反向傳播網(wǎng)絡(luò)26-28
• 2.1.4 深度置信網(wǎng)絡(luò)28-29
• 2.2 圖形數(shù)據(jù)庫理論與方法29-32
• 2.2.1 圖形數(shù)據(jù)庫概念29-30
• 2.2.2 Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫30-32
• 2.3 本章小結(jié)32-33
• 3 基于深度學(xué)習(xí)算法的商業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建(BKG-DL)框架33-44
• 3.1 BKG-DL框架的流程33-35
• 3.2 基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的中文知識(shí)實(shí)體識(shí)別35-38
• 3.2.1 知識(shí)實(shí)體識(shí)別35-36
• 3.2.2 特征選擇36-38
• 3.3 基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的中文實(shí)體關(guān)系識(shí)別38-42
• 3.3.1 實(shí)體關(guān)系識(shí)別38-40
• 3.3.2 特征選擇40-42
• 3.4 知識(shí)圖譜的繪制42-43
• 3.4.1 知識(shí)圖譜繪制流程42-43
• 3.4.2 知識(shí)圖譜繪制方法43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 4 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域在線新聞的知識(shí)圖譜構(gòu)建實(shí)證44-58
• 4.1 數(shù)據(jù)來源45
• 4.2 分詞45-47
• 4.2.1 構(gòu)造分詞詞典46-47
• 4.2.2 基于詞典進(jìn)行分詞47
• 4.3 知識(shí)實(shí)體識(shí)別47-51
• 4.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理48-49
• 4.3.2 特征選擇49-50
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)與分析50-51
• 4.4 實(shí)體關(guān)系識(shí)別51-54
• 4.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理51-52
• 4.4.2 特征選擇52-53
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)與分析53-54
• 4.5 知識(shí)圖譜的繪制54-55
• 4.5.1 數(shù)據(jù)入庫54
• 4.5.2 圖形繪制54-55
• 4.6 知識(shí)圖譜的應(yīng)用55-57
• 4.6.1 領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀分析56-57
• 4.6.2 領(lǐng)域高層流動(dòng)分析57
• 4.7 本章小結(jié)57-58
• 5 基于深度學(xué)習(xí)的商業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜應(yīng)用實(shí)例58-63
• 5.1 醫(yī)療知識(shí)圖譜58-60
• 5.1.1 背景介紹58
• 5.1.2 數(shù)據(jù)來源58
• 5.1.3 構(gòu)建知識(shí)圖譜58-59
• 5.1.4 知識(shí)圖譜分析59-60
• 5.2 人才發(fā)現(xiàn)與人才培養(yǎng)60-62
• 5.2.1 背景介紹60
• 5.2.2 數(shù)據(jù)來源60
• 5.2.3 構(gòu)建知識(shí)圖譜60-61
• 5.2.4 知識(shí)圖譜分析61-62
• 5.3 本章小結(jié)62-63
• 6 結(jié)論63-65
• 6.1 總結(jié)63
• 6.2 展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 后記69

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