發(fā)布時間：2020-06-26 14:14

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)信息的爆發(fā)式增長,既為用戶帶來了豐富的信息知識,也為用戶從中篩選所需知識造成了困難。傳統(tǒng)的搜索引擎基于對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的全文索引,通過關(guān)鍵詞匹配索引的方式為用戶返回相關(guān)信息的鏈接,而不是直接明確的知識點,用戶仍需從返回的大量冗余鏈接中查找并提煉自己所需的知識。如何從海量的、結(jié)構(gòu)多樣化的信息中有針對的為用戶返回精確信息,已成為當前知識搜索的研究熱點。知識圖譜技術(shù)的興起為該研究提供了新的解決思路。知識圖譜能夠以一種更直觀的方式表達出現(xiàn)實世界中的實體的信息以及實體和概念之間的關(guān)聯(lián)。本文將互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)作為語料資源,對其進行知識圖譜構(gòu)建的研究。本文研究了知識圖譜構(gòu)建中的序列標注問題。在該問題上,本文采用了長短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),為保留訓練過程中更多的特征信息,提出用預訓練詞向量和微調(diào)詞向量擴展LSTM結(jié)構(gòu)單元的D-LSTM模型。此外,為了應對醫(yī)療領(lǐng)域標注文本稀疏的情況,本文在D-LSTM的基礎(chǔ)上結(jié)合Co-training半監(jiān)督的方法,提出改進模型CTD-BLSTM,通過迭代訓練進一步提升識別效率。本文用Python編寫了CTD-BLSTM算法,并設置本文模型與原始BLSTM的對比實驗以及用完整數(shù)據(jù)集訓練的對比實驗,驗證了本文方法具有更好的識別效果和適應性。最后,以此為基礎(chǔ)實現(xiàn)了中文醫(yī)療領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建。本文基于構(gòu)建的中文醫(yī)療領(lǐng)域知識圖譜,用Java語言設計實現(xiàn)了醫(yī)療知識搜索系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過對用戶輸入的自然語言進行句法分析和語義依存分析等處理,識別用戶的搜索意圖,借助知識圖譜,以一種更加直觀、精確的方式返回用戶所需的知識。
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F273.1;F273
【圖文】：

圖 3.3 LSTM 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖中的黃色矩陣表示神經(jīng)網(wǎng)絡層；箭的復制，合并表示向量的連接；而位操作。例如加號圓圈表示向量通過一系列操作傳遞記憶單元的狀態(tài)的線。記憶單元的狀態(tài)沿著箭頭方個控制單元“門”（gate）結(jié)構(gòu)：輸入忘門（forget gate）。LSTM 通過門sigmoid 網(wǎng)絡層與按位操作構(gòu)成。因以用輸出值表示通過的信息量的多信息都可以通過。的箭頭傳遞信息，第一步是根據(jù)上一

BLSTM結(jié)構(gòu)

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本文編號：2730429