發(fā)布時(shí)間：2021-01-18 00:09

　　隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,特別是人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用,如何處理網(wǎng)絡(luò)中海量的數(shù)據(jù),向用戶提供易理解的知識(shí)成為研究的熱點(diǎn)。知識(shí)圖譜對(duì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)到知識(shí)的轉(zhuǎn)化有重要作用,其目的是對(duì)真實(shí)世界中存在的實(shí)體、概念及其關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行描述。在林業(yè)領(lǐng)域,知識(shí)圖譜可在語義檢索、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析、智能問答和決策支持等應(yīng)用場景下發(fā)揮重要作用。本文在植物信息領(lǐng)域,研究基于多種數(shù)據(jù)源構(gòu)建植物知識(shí)圖譜的方法,在知識(shí)圖譜的構(gòu)建、命名實(shí)體識(shí)別和基于知識(shí)圖譜的語義檢索等方面展開工作。分析了領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建過程,并闡述了涉及的關(guān)鍵技術(shù)�？偨Y(jié)了中國植物志文本的特點(diǎn),研究如何在其上進(jìn)行屬性命名實(shí)體的識(shí)別,提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的命名實(shí)體識(shí)別方法。研究了植物信息相關(guān)的數(shù)據(jù)源,充分利用行業(yè)網(wǎng)站和百科網(wǎng)站的信息。利用不同數(shù)據(jù)源的信息構(gòu)建植物知識(shí)圖譜,將其應(yīng)用于語義檢索問題,結(jié)合可視化技術(shù)構(gòu)建了基于植物知識(shí)圖譜的語義檢索系統(tǒng)。植物知識(shí)圖譜作為林業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建的嘗試,可為用戶提供智能、直觀的語義檢索。未來可在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步融合其他林業(yè)知識(shí),作為智慧林業(yè)發(fā)展的知識(shí)支撐,服務(wù)于林業(yè)領(lǐng)域的語義檢索、知識(shí)推理和決策支持等應(yīng)用。 

【文章來源】：北京林業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 通用知識(shí)圖譜的構(gòu)建
        1.2.2 領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建
        1.2.3 開放知識(shí)圖譜項(xiàng)目
    1.3 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 知識(shí)圖譜相關(guān)理論和技術(shù)
    2.1 知識(shí)圖譜的定義
    2.2 通用知識(shí)圖譜和領(lǐng)域知識(shí)圖譜
    2.3 領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建過程和難點(diǎn)
        2.3.1 領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建過程
        2.3.2 中文知識(shí)圖譜構(gòu)建的難點(diǎn)
    2.4 知識(shí)圖譜構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)
        2.4.1 實(shí)體識(shí)別
        2.4.2 實(shí)體消歧
        2.4.3 關(guān)系抽取
        2.4.4 知識(shí)推理
        2.4.5 知識(shí)存儲(chǔ)
        2.4.6 知識(shí)表示
    2.5 本章小結(jié)
3 植物屬性文本的命名實(shí)體識(shí)別算法
    3.1 命名實(shí)體任務(wù)概述
        3.1.1 背景
        3.1.2 基于規(guī)則的方法
        3.1.3 基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法
        3.1.4 基于深度學(xué)習(xí)的方法
    3.2 植物屬性文本數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
        3.2.1 植物屬性文本分析
        3.2.2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
    3.3 算法整體框架
        3.3.1 基于BiLSTM的特征提取模塊
        3.3.2 基于CNN的特征提取模塊
        3.3.3 基于CRF的標(biāo)注模塊
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.2 基于句子特征表示的結(jié)果分析
        3.4.3 基于訓(xùn)練參數(shù)的結(jié)果分析
        3.4.4 基于多種模型的結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 植物知識(shí)圖譜的構(gòu)建
    4.1 數(shù)據(jù)源的選擇
        4.1.1 中國植物志
        4.1.2 中國林業(yè)信息網(wǎng)
        4.1.3 百度百科
    4.2 概念體系結(jié)構(gòu)定義
    4.3 實(shí)體信息獲取
        4.3.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
        4.3.2 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
        4.3.3 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
    4.4 實(shí)體關(guān)系獲取
    4.5 多數(shù)據(jù)源的知識(shí)融合
        4.5.1 知識(shí)融合
        4.5.2 植物知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)
    4.6 本章小結(jié)
5 基于植物知識(shí)圖譜的語義檢索系統(tǒng)
    5.1 語義檢索概述
    5.2 基于植物知識(shí)圖譜的語義檢索
        5.2.1 基于植物知識(shí)圖譜的語義檢索過程
        5.2.2 實(shí)體匹配過程
        5.2.3 問句理解過程
        5.2.4 基于植物知識(shí)圖譜的語義檢索示例
    5.3 知識(shí)圖譜的可視化
    5.4 本章小結(jié)
6 研究總結(jié)和展望
    6.1 研究工作總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡介
導(dǎo)師簡介
獲得成果目錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]基于多種數(shù)據(jù)源的中文知識(shí)圖譜構(gòu)建方法研究[D]. 胡芳槐.華東理工大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用[D]. 張鳳軍.湖南大學(xué) 2016



本文編號(hào)：2983866