武器装备知识图谱构建研究

发布时间：2022-07-12 18:50

　　武器装备是衡量一个国家是否强大的指标。发展信息化武器装备,既是军事变革的基本内容,也是实现我军信息化建设目标的关键所在。知识图谱可以看作无数个实体关系的三元组构成,将世界上的知识链接起来组成一个巨大的图网络储存在计算机中,帮助人们在某种特定问题上做出正确的决策。本课题通过构建武器装备领域知识图谱,采集武器装备信息以及分析武器装备之间的关联,从而实现对军队综合战斗力的评估。构建武器装备知识图谱过程中,主要对武器装备实体抽取、武器装备实体三元组抽取以及武器装备知识图谱知识融合几方面进行研究。在武器装备的实体抽取方面,提出了领域BERT模型与嵌入字词向量及字转化率向量的BILSTM模型的融合模型对武器装备实体进行识别。首先,使用BERT模型在海量武器装备语料上进行预训练任务。其次,使用Word2vec模型训练字词向量提供先验语义信息,同时嵌入字转化率向量向模型输入更多的先验信息。最后通过分层实体提取器对不同类别的实体进行提取。实验证明,该模型编码能力强和先验知识充分,在环球军事网语料上F1值达到91.436%。在武器装备的实体关系三元组抽取方面,提出基于分层序列标注的实体关系三元组抽取模型（... 

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【学位级别】：硕士

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摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 知识图谱构建研究现状
        1.2.2 命名实体识别研究现状
        1.2.3 实体关系三元组抽取研究现状
        1.2.4 知识融合研究现状
    1.3 主要工作和创新点
    1.4 论文组织
第2章 武器装备实体抽取研究
    2.1 引言
    2.2 相关工作
    2.3 武器装备实体抽取模型设计
        2.3.1 BERT预训练语言模型
        2.3.2 BILSTM输入向量表示
        2.3.3 BILSTM和 BERT模型融合
        2.3.4 分层实体提取器
    2.4 实验
        2.4.1 实验数据
        2.4.2 评价指标
        2.4.3 实验结果分析
    2.5 本章小结
第3章 武器装备实体关系三元组抽取
    3.1 引言
    3.2 武器装备实体关系三元组抽取模型设计
        3.2.1 标签设计
        3.2.2 三元组抽取模型结构
        3.2.3 词嵌入
        3.2.4 编码器
        3.2.5 解码器
    3.3 实验
        3.3.1 实验数据
        3.3.2 评价指标
        3.3.3 实验及其结果分析
    3.4 本章小结
第4章 武器装备知识图谱知识融合研究
    4.1 引言
    4.2 军事文本同义词扩展框架
        4.2.1 N-Gram分词
        4.2.2 Word2vec模型
        4.2.3 Glove模型
        4.2.4 同义词判定
    4.3 实验
        4.3.1 实验数据
        4.3.2 实验评价指标
        4.3.3 实验设计与结果分析
    4.4 本章小结
第5章 武器装备知识图谱构建
    5.1 系统框架设计
    5.2 武器装备知识图谱构建流程
    5.3 核心模块分析
        5.3.1 分词标注模块
        5.3.2 实体识别模块
        5.3.3 三元组抽取模块
        5.3.4 同义词扩展模块
        5.3.5 增删改模块
        5.3.6 问答模块
        5.3.7 可视化模块
    5.4 开发环境
    5.5 本章小结
第6章 工作总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
个人简历在校期间发表论文与研究成果



本文编号：3659657