基于图书的概念—描述词知识网络的构建及应用

发布时间：2017-08-04 11:18

  本文关键词：基于图书的概念—描述词知识网络的构建及应用

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【摘要】：随着信息技术的普及和互联网技术的飞速发展,人类积累的数据量正在以指数的速度迅速增长。在数字图书馆领域,CADAL已经积累大量的数字图书,并提供了相应的图书阅读服务。显然,每一本图书都包含有大量的知识片段,如果能将这些资源进行分解、关联和再组织,形成按照一定目标、主题组织的内容,将会产生更大的价值。鉴于此,本论文在基于CADAL数字图书馆中的海量图书资源的基础上,从图书中构建概念-描述词知识网络,完成对图书知识的抽取和分解；然后在知识网络的基础上生成概念百科,完成对知识的关联和组织。论文的主要工作如下：(1)基于数字图书构建了概念-描述词知识网络。首先,本文给出了知识网络的原型。随后,提出了一种基于词嵌入(word embedding)匹配的算法用来解决目录的短语抽取问题,并训练分类器将目录短语分类成概念和描述词,从而构建得到概念-描述词知识网络。(2)本文提出基于Learning to Rank算法的百科词条目录生成算法,对从概念-描述词知识网络得到的候选描述词进行排序,使得词条目录反映知识阐述的前后顺序。(3)基于短语抽取、短语分类、描述词排序等算法实现了基于概念-描述词知识网络的概念百科生成系统。
【关键词】：知识服务 知识图谱 组块标注 词嵌入
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题背景11
• 1.2 课题意义11-13
• 1.3 本文的主要工作13
• 1.4 本文的组织结构13-14
• 1.5 本章小结14-15
• 第2章 相关研究综述15-27
• 2.1 知识图谱15-17
• 2.1.1 谷歌知识图谱16
• 2.1.2 搜狗知立方16-17
• 2.1.3 百度知心17
• 2.2 组块标注17-21
• 2.2.1 基于支持向量机的组块标注18
• 2.2.2 基于隐马尔科夫模型的组块标注18-19
• 2.2.3 基于条件随机场的组块标注19-21
• 2.3 词嵌入21-25
• 2.3.1 词嵌入的训练22-24
• 2.3.2 词嵌入训练工具24-25
• 2.4 排序学习算法25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 概念-描述词知识网络构建关键技术27-42
• 3.1 概念-描述词知识网络概述27-28
• 3.2 基于词嵌入匹配的短语抽取算法28-35
• 3.2.1 算法总体设计29-31
• 3.2.2 特征设计31-32
• 3.2.3 模型求解32-35
• 3.3 目录短语分类35-38
• 3.3.1 分类算法选择36
• 3.3.2 特征设计36-38
• 3.4 基于排序学习的描述词排序38-41
• 3.4.1 模型选择38-39
• 3.4.2 特征设计39-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 概念百科生成系统的设计与实现42-55
• 4.1 概念百科生成系统的需求分析42-43
• 4.2 概念百科生成系统的架构设计43-44
• 4.3 概念百科生成系统的模块设计与实现44-51
• 4.3.1 目录预处理模块44-46
• 4.3.2 概念-描述词知识网络的构建模块46-47
• 4.3.3 知识网络存储模块47-48
• 4.3.4 概念词条目录生成模块48-50
• 4.3.5 概念词条章节内容生成模块50-51
• 4.4 系统展示51-54
• 4.5 本章小结54-55
• 第5章 实验及结果分析55-68
• 5.1 实验数据集55
• 5.2 词嵌入匹配算法相关实验55-64
• 5.2.1 评测标准55-56
• 5.2.2 组块标注实验56-58
• 5.2.3 目录短语抽取实验58-64
• 5.3 短语分类实验64-65
• 5.4 描述词排序实验65-67
• 5.4.1 评测标准65-66
• 5.4.2 实验过程及分析66-67
• 5.5 本章小结67-68
• 第6章 总结与展望68-70
• 6.1 总结68
• 6.2 展望68-70
• 参考文献70-74
• 致谢74

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本文编号：619257