雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是一種以互聯(lián)網(wǎng)為主結(jié)構(gòu)而以播存網(wǎng)絡(luò)為次結(jié)構(gòu)的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),其能夠充分利用物理廣播向用戶一側(cè)分發(fā)互聯(lián)網(wǎng)熱門內(nèi)容,以便有效地降低內(nèi)容分發(fā)路由跳數(shù)。而統(tǒng)一內(nèi)容標(biāo)簽（Uniform Content Label,UCL）用來解決異步廣播通信缺乏交互的弊端,且有助于理順互聯(lián)網(wǎng)雜亂無章的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容,使用戶能夠快速獲取互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容中的豐富語(yǔ)義信息。然而,目前關(guān)于雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究主要集中在緩存策略和信息推薦方面,這導(dǎo)致用戶能夠獲取的UCL信息僅局限于自身興趣和本地緩存,且缺乏對(duì)全局UCL信息的感知。因此,研究如何將散亂的UCL進(jìn)行有效地語(yǔ)義組織為雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)用戶提供可靠的UCL知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)具有重要的前瞻研究意義。為此,本文提出了一種基于命名實(shí)體（Named Entity,NE）的UCL語(yǔ)義關(guān)聯(lián)模型,設(shè)計(jì)了UCL知識(shí)空間（UCL Knowledge Space,UCLKS）,用以實(shí)現(xiàn)基于實(shí)體的海量UCL的知識(shí)表達(dá)、組織和發(fā)現(xiàn)。在UCLKS的基礎(chǔ)之上提出了面向自然語(yǔ)言問句的UCL內(nèi)容解析服務(wù)的解決方案,以便雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)用戶能夠輕易獲取UCL全局知識(shí)。具體而言,本文的研究工作主要包括以下三個(gè)方面:1)針... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究目標(biāo)與研究?jī)?nèi)容對(duì)應(yīng)關(guān)系圖

期的實(shí)體抽取也稱為命名實(shí)體學(xué)習(xí)（Named Entity Learning, NEL）或命名實(shí)體識(shí)別，自動(dòng)化提取出語(yǔ)料庫(kù)中的命名實(shí)體。知識(shí)庫(kù)或者知識(shí)圖譜的基本構(gòu)成要素是命名實(shí)體的質(zhì)量受到命名實(shí)體識(shí)別的精確度和完整性的直接影響。故實(shí)體識(shí)別是知識(shí)庫(kù)構(gòu)建過驟。用實(shí)體抽取的方法一般分為三類：詞典與規(guī)則相結(jié)合的方法、利用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方放域的實(shí)體識(shí)別方法。詞典與規(guī)則相結(jié)合的方法在構(gòu)建的目標(biāo)實(shí)體模板和實(shí)體指稱詞匹配的方式提取語(yǔ)料中的實(shí)體；利用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法首先在訓(xùn)練集上訓(xùn)練出機(jī)器后利用該模型提取語(yǔ)料中的實(shí)體；針對(duì)開放域的實(shí)體識(shí)別適用于多領(lǐng)域的、異構(gòu)的海-15]。規(guī)則與詞典的實(shí)體識(shí)別算法期的實(shí)體識(shí)別工作一般都限定了文本領(lǐng)域或語(yǔ)義單元，因此往往使用詞典與規(guī)則相結(jié)如利用編寫的特定規(guī)則，識(shí)別出語(yǔ)料庫(kù)中的人物、時(shí)間、地點(diǎn)或機(jī)構(gòu)組織等命名實(shí)體結(jié)合了自定義的模板規(guī)則和啟發(fā)式算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)公司名稱的自動(dòng)實(shí)體識(shí)別功能。如基于規(guī)則與詞典的實(shí)體識(shí)別流程。

第二章 研究現(xiàn)狀等相關(guān)技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，例如目前使用較為普遍的中文分詞與詞性標(biāo)注的工具有中科院出的 ICTCALAS[43]以及哈工大信息檢索研究中心研發(fā)的語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)（LTP）[44]。因此，理方面的基礎(chǔ)工作往往不是語(yǔ)義分析過程中的研究重心。用戶查詢問句的語(yǔ)義分析主要目的是理解查詢問句的語(yǔ)義信息，只有在確切理解查詢問句前提下，才可能找到知識(shí)庫(kù)中包含的用戶真正需要的知識(shí)。合理的查詢問句分析不僅需要的主題信息，還需要明確問句的類型信息和約束條件等。由于漢語(yǔ)是弱語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的自然語(yǔ)查詢問句的分析需要很多語(yǔ)言學(xué)相關(guān)的知識(shí)，因而針對(duì)中文自然語(yǔ)言問句的語(yǔ)義分析一直點(diǎn)。查詢問句的語(yǔ)義分析往往是對(duì)預(yù)處理的結(jié)果進(jìn)行序列化標(biāo)注，從而理解問句的語(yǔ)義信問句的序列化標(biāo)注工作實(shí)現(xiàn)了將自然語(yǔ)言問句映射為結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義空間向量，以便于計(jì)算。通常使用基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來解決自然語(yǔ)言的序列化標(biāo)注問題，比較典型的處理?xiàng)l件隨機(jī)場(chǎng)模型和隱馬爾科夫模型等。圖 2-2 所示是智能搜索的搜索結(jié)構(gòu)流圖。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容共享能力研究[J]. 劉旋,楊鵬,董永強(qiáng).  電子學(xué)報(bào). 2018(04)
[2]互聯(lián)網(wǎng)DNS安全研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[J]. 胡寧,鄧文平,姚蘇.  網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報(bào). 2017(03)
[3]知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)綜述[J]. 劉嶠,李楊,段宏,劉瑤,秦志光.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(03)
[4]基于圖的中文集成實(shí)體鏈接算法[J]. 劉嶠,鐘云,李楊,劉瑤,秦志光.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(02)
[5]未來網(wǎng)絡(luò)的第三種思路[J]. 李幼平.  電信科學(xué). 2015(12)
[6]基于播存思想的未來互聯(lián)網(wǎng)次結(jié)構(gòu)[J]. 楊鵬,李幼平.  復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2015(02)
[7]播存網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)普適模型及實(shí)現(xiàn)模式[J]. 楊鵬,李幼平.  電子學(xué)報(bào). 2015(05)
[8]電子病歷命名實(shí)體識(shí)別和實(shí)體關(guān)系抽取研究綜述[J]. 楊錦鋒,于秋濱,關(guān)毅,蔣志鵬.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2014(08)
[9]信息中心網(wǎng)絡(luò)發(fā)展研究綜述[J]. 吳超,張堯?qū)W,周悅芝,傅曉明.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2015(03)
[10]開放式信息抽取研究進(jìn)展[J]. 楊博,蔡?hào)|風(fēng),楊華.  中文信息學(xué)報(bào). 2014(04)



本文編號(hào)：2970879