知識圖譜是以實體作為頂點,實體間關(guān)聯(lián)作為邊,描述靜態(tài)知識,但現(xiàn)實世界中知識是動態(tài)變化的,記敘文是記錄動態(tài)知識的主要載體。針對記敘文的知識化抽取,本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個事件知識圖譜平臺,能夠?qū)⒅R從非結(jié)構(gòu)化文本形式轉(zhuǎn)化成以事件為單元的圖譜形式,描述現(xiàn)實世界中事物之間的關(guān)聯(lián)。事件知識圖譜平臺由數(shù)據(jù)采集平臺、圖譜構(gòu)建平臺、并行計算平臺及標注平臺組成。數(shù)據(jù)采集平臺負責從互聯(lián)網(wǎng)中獲取指定事件相關(guān)的新聞文本、追蹤熱點事件、自動更新數(shù)據(jù)。圖譜構(gòu)建平臺將事件信息從文本形式轉(zhuǎn)化為圖譜形式。并行計算平臺提供并行計算能力,承載圖譜構(gòu)建過程中的計算任務。標注平臺為標注人員和行業(yè)專家提供規(guī)則制定和樣本標注作業(yè)平臺,確保平臺能夠適應不同的業(yè)務場景。平臺的主要工作流程分為文本數(shù)據(jù)采集、元事件抽取及融合、事件知識圖譜構(gòu)建及可視化。首先通過數(shù)據(jù)采集平臺獲取事件相關(guān)文本,再利用自然語言處理技術(shù)分析文本,從中抽取元事件信息,然后對元事件信息進行整理和融合,最后將事件組織為圖譜形式,完成事件知識圖譜構(gòu)建,實現(xiàn)將知識轉(zhuǎn)化為以事件為核心的圖譜形式。本文的研究成果包括以下四點:（1）針對數(shù)據(jù)采集時可能出現(xiàn)搜索不準確導致結(jié)果中出現(xiàn)無關(guān)... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

隱馬爾可夫模型結(jié)構(gòu)示意圖

電子科技大學碩士學位論文2.2.3 word2vectorword2vector 是一種將詞或者字轉(zhuǎn)換為向量表示的工具。詞向量之間余弦距離的表示詞之間的相似性：余弦值越大，兩個向量在空間中夾角越小，兩個詞詞義越接近；余弦值越小，兩個向量在空間中夾角越大，兩個詞的詞義越疏遠。和傳統(tǒng)的統(tǒng)計特征相比，word2vector 解決了詞向量高維稀疏的問題，同時能夠利用詞向量相似性表示語義相似性。這一轉(zhuǎn)換為文本進行語義計算奠定了基礎(chǔ)，也促進了神經(jīng)網(wǎng)絡在自然語言處理領(lǐng)域的應用。根據(jù)語言模型的不同，分為連續(xù)詞袋模型(Continuous Bag-of-Word Model，CBOW)和“Skip-gram”模型[35]，前者是用語境來預測目標單詞，后者是用中心單詞來預測語境。訓練 word2vector 時還有兩種優(yōu)化方法：層次 softmax 和負采樣。word2vector 模型結(jié)構(gòu)如圖 2-2 所示，圖中 C(wt)表示詞 wt對應的向量。

第二章 相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ) 2.1 令無向圖 G {V ,E}，v v VY Y （ ） ，Y 中的元素與無向圖中X 為觀測序列，Y 為狀態(tài)序列。在 X 已知的情況下，如果Y 中任爾可夫性，即~v w v wP（ Y |X ,Y , w v） = P（ Y |X ,Y , w v） P (Y | X )是一個條件隨機場。其中 w～v，表示在無向圖中，（點。鏈條件隨機場（Linear Chain Conditional Random Field）是條件1 2{ , ,...,}n X X X表示觀測值， 1 2, ,...,nY Y Y Y表示隱藏狀態(tài)值，一對應。在線性條件隨機場的概率轉(zhuǎn)換圖中，最大團節(jié)點數(shù)為節(jié)點。結(jié)構(gòu)如圖 2-3 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]一種改進的COBWEB算法研究[D]. 于洋.哈爾濱工程大學 2010
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本文編號：3374232