基于LSTM和Attention的知识点标注系统

发布时间：2021-10-02 00:45

　　随着大数据、云计算等信息技术不断发展,每天产生海量的数据都会被收集到云端。虽然对这些海量数据的自动挖掘处理具有非常高的应用价值,但是往往由于文本的非结构化原因,使得计算机无法有效的处理这些数据,进而使提取到的有价值的信息减少。本文对知识点自动标记系统的关键技术进行了深入研究,重点针对教育领域中数学问题的题目信息提取和信息的表示,提出一种基于深度学习的初等数学知识点的自动标记系统解决方法,同时也完成一套针对初等数学知识点自动标记系统的研发,并利用真实收集数据进行一些测试和应用。本文主要进行了以下几个方面的工作:（1）建立数学领域中知识表示模型数学题目中信息的提取和知识的表示是自动标记系统的前提和基础。本文针对数学知识体系中最常见到的实体以及实体之间的关系,建立统一的知识表示方法,能够将题目中蕴含的信息清晰的表达出来。（2）建立数学语义理解模型本文利用句模实现对数学语义理解模型的构建。介绍了句模的相关概念,句模的匹配算法,以及如何利用句模从题目中获取题目所表达的逻辑信息。对题目中信息的理解涉及到了机器学习和自然语言处理等多领域的技术问题。（3）建立一个知识点自动标记模型对初等数学知识点整理... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

skip-gram模型的详细网络结构

Sigmoid函数

tanh函数

【参考文献】：
期刊论文
[1]面向自然语言处理的深度学习研究[J]. 奚雪峰,周国栋.  自动化学报. 2016(10)
[2]基于自然语言处理的计算机专业数学课程教学研究[J]. 何苑,郝梦岩.  长治学院学报. 2016(02)
[3]基于词向量的中文词汇蕴涵关系识别[J]. 张志昌,周慧霞,姚东任,鲁小勇.  计算机工程. 2016(02)
[4]互联网思维与传统企业再造[J]. 李海舰,田跃新,李文杰.  中国工业经济. 2014(10)
[5]人工智能及其发展应用[J]. 邹蕾,张先锋.  信息网络安全. 2012(02)
[6]语言技术平台[J]. 刘挺,车万翔,李正华.  中文信息学报. 2011(06)
[7]自然语言处理的历史与现状[J]. 冯志伟.  中国外语. 2008(01)
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[10]基于Rete算法的JAVA规则引擎[J]. 张渊,夏清国.  科学技术与工程. 2006(11)

博士论文
[1]本体映射的若干方法研究[D]. 王茹娟.吉林大学 2012

硕士论文
[1]基于Lucene的中文分词技术研究与实现[D]. 王鹏.浙江工商大学 2014
[2]Ajax框架及JSON技术在J2EE架构中的研究与应用[D]. 林博辞.大连海事大学 2012
[3]认知模型的研究和应用[D]. 王新鹏.兰州理工大学 2007



本文编号：3417668