面向初等数学的知识点关系提取研究

发布时间：2020-05-28 11:19

【摘要】：随着互联网技术的发展,在线教育已经改变了学生的学习方式。在线教育平台的井喷式出现,一方面让学生更加便捷地获取在线教育资源,另一方面也造成了“信息过载”和“知识迷航”。完备的知识体系不仅可以有效整合在线教育资源,而且可以辅助刻画学生的学习状况,通过知识体系上的学习路径规划缓解“知识迷航”带来的问题。因此,构建知识体系成为在线教育平台的核心技术。知识点间的关系提取是知识体系构建的主要任务之一,目前比较高效的关系提取算法主要是监督式的。但是这类方法受限于文本质量低、语料稀缺、标签数据难获取、特征工程效率低、难以提取有向关系等挑战。为此,本文基于百科语料和远程监督思想研究了知识点间的关系提取算法,主要贡献如下:1.提出基于关系表示的注意力机制。CNN模型与RNN模型只能提取无向信息,而知识体系中的关系是有向的,为了让模型能够更好地捕获关系的有向性信息,本文提出了基于关系表示的注意力机制,该方法能够提取知识点间的有向关系信息。2.提出基于GCN与LSTM的GCLSTM模型。考虑到GCN模型在获取句子顺序信息上的不足,以及LSTM难以提取句子中相邻单词之间的局部相关信息的缺点,通过结合GCN和LSTM模型各自的优势,本文提出了GCLSTM模型。该模型充分利用GCN的门线性单元提取句子中与目标实体相关的多点信息,并通过基于关系表示的注意力机制为多点信息加权,运用双向LSTM整合带权多点信息,从而实现知识点间的关系提取。3.提出基于Transformer的BTRE模型。考虑到GCLSTM模型难以提取长依赖局部信息以及效率较低的缺陷,本文基于Transformer架构与关系表示的注意力机制,提出了适用于有向关系提取的BTRE模型,该模型能够提取单词之间的长依赖的有向信息,并具有较低的模型复杂度。4.设计并实现知识点关系提取系统。该系统能够进行数据处理、在线标记、支持模型训练与可视化、知识体系展示等功能,支持团队多人同时进行知识体系构建工作。
【图文】：

1） 造成 “信息迷航”。由于各大在线教育平台之间的数据不是互通的，，很多内容相近的教学资料在不同的教学平台中被归为不同类别，但一些内容相差甚远的学习资料反而被归结在相似的类别之中。例如图1.1所示，（a）是网易云课1智研咨询网是由北京智研科信咨询有限公司开通并运营的一家大型行业研究咨询网站，是目前全国最大和最权威的信息咨询服务提供商之一。1

得到未标记实例列表 与实体对列表 之后，通过6.2.1介绍的知识体系构建平台的在线标注模块，对 中的实体对进行标注，然后根据实体对与实例的映射关系，为实例标注关系。从图3.1中可以看到，拥有多个实例的实体对数量虽然是长尾分布，但是总数还是较多的。本数据集共有 804 对实体对，有 6258 个实例，通过基于远程监督思想的数据标记方法能够减少将近 7倍的数据标记工作量。图 3.1 实体对与对应实例数分布图3.3数据预处理在 MKR 数据集中，关系的实例数量是有偏的，如图3.2所示，“其它”的实例数量要远大于其它几种关系，这种“有偏?
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：O12-4;TP391.1;G434

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本文编号：2685163