基于铁路领域的知识图谱研究与实现

发布时间：2020-10-23 17:34

　　 知识图谱作为人工智能领域一种新兴的研究方向,有着知识管理与语义集成等诸多实用功能,近些年来备受人们的关注。与此同时,我国的铁路事业飞速发展,不断取得全球瞩目的辉煌成就。伴随着祖国铁路事业的蒸蒸日上,也诞生了海量的铁路知识,这些铁路知识急需一种有效的管理方式,而用知识图谱进行铁路知识的整合管理在目前来看无疑是一种非常好的选择。于是,本文便以铁路领域为背景,研究构建铁路领域知识图谱。本文的研究重点在于铁路领域知识图谱的构建,其中包括铁路知识的获取、铁路知识三元组的处理以及铁路领域知识图谱的实现,完成的研究工作如下:(1)在铁路知识获取工作中,对于非结构化数据,本文探究使用Bi LSTM-CRF模型进行了铁路知识实体获取;对于隐藏在半结构化文本中的铁路知识实体属性和属性值,本文构建了一种基于Python语言的网络信息包装器来进行获取;最后本文通过依存句法分析的方法获取到了铁路知识实体之间的关系。(2)在铁路知识三元组处理工作中,本文提出了一种递进式铁路知识三元组处理方法。此方法由三种方法组成并层层递进:基于铁路知识三元组正则表达式处理、依据铁路知识三元组相似度处理以及人工铁路知识三元组处理。第一种方法主要针对利用网络信息包装器获取的属性三元组,将其进行二次除噪;第二种方法使得铁路知识三元组可进行自动链接;第三种方法用于人工校对,确保该方法的正确率,提高所构建知识图谱的质量。(3)在铁路领域知识图谱实现工作中,本文利用了Protégé对铁路领域知识图谱进行了建立与可视化实现。本文使用Protégé对部分铁路知识属性和关系进行了限定,并展示了铁路领域知识图谱整体与每一部分的可视化效果。通过建立的铁路领域知识图谱,可以看到铁路知识之间的联系,最后实现了铁路知识查询功能。
【学位单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U29-39;TP18
【部分图文】：

图 1.1 有关球员罗纳尔多的知识图谱Figure 1.1 The knowledge map of the player Ronaldo有关铁路领域知识图谱的研究比较缺少，有的铁路领域研究所涉及的图谱也没铁路概念，仅仅是收录了其研究所需的部分。所以本文介绍的铁路领域知识图的铁路知识，涉及范围更加广泛，内容更加精细，科学性更加严谨，体现更多联。相对于杂乱无章的知识而言，知识图谱的建立会使得知识更加有序化，便、管理、共享与维护。倘若使用者想从事铁路某方面的研究而又需要用到铁路，其可以在此知识图谱中快速获取知识，从而让使用者更加全面，快速，准确信息。同时该铁路领域知识图谱的建立还能展现我国铁路事业的发展进程，并铁路文化的宣传。1.2 选题研究现状图谱的研究在国内外均有涉及。本小节将从国外和国内两个方面进行介绍。

内蒙古大学硕士学位论文个知识三元组。目前在国内外比较著名的垂直领域知识图谱有基于生物领域的知识图谱 UniProtKB[5]，基理领域的知识图谱 GeoNames[6]，基于音乐领域的知识图谱 MusicBrainz[7]等，而基于铁路的知识图谱则非常之少，所以基于铁路领域的知识图谱还处于初步阶段。2 国内方面在我国国内，比较闻名的知识图谱产品有百度 知心 和搜狗的 知立方 ，其特点是在传统搜索的基础上，增加了与用户搜索相关的信息显示，进而减少用户的搜索量和工。图 1.2 是百度知识图谱的宣传页面；图 1.3 是在百度搜索引擎搜索 中国铁路呼和浩特团公司 显示的结果；图 1.4 是在搜狗搜索引擎搜索 中国铁路呼和浩特局集团公司的结果；图 1.5 是在百度搜索引擎搜索 距离 2020 年春节还有几天 显示的结果。

图 1.2 是百度知识图谱的宣传页面；图 1.3 是在百度搜索引擎搜索 中国铁路呼和浩特团公司 显示的结果；图 1.4 是在搜狗搜索引擎搜索 中国铁路呼和浩特局集团公司的结果；图 1.5 是在百度搜索引擎搜索 距离 2020 年春节还有几天 显示的结果。图 1.2 百度知识图谱宣传页面Figure 1.2 Baidu knowledge map promotion page
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本文编号：2853334