發(fā)布時(shí)間：2024-03-23 14:20

　　隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和與人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,在旅游行業(yè)中利用大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)來(lái)進(jìn)行旅游經(jīng)營(yíng),已經(jīng)逐步形成了一種新型的旅游經(jīng)營(yíng)方式。特別是在信息獲取方面,以往人們?cè)讷@取旅游信息時(shí),方式多為傳統(tǒng)搜索引擎,該方法無(wú)法快速便捷準(zhǔn)確的獲取信息。而以自然語(yǔ)言處理技術(shù)為核心的問(wèn)答系統(tǒng),在限定的領(lǐng)域內(nèi),可以更精確地了解使用者的用意,并且反饋出更為精準(zhǔn)且簡(jiǎn)練的答案,從而使使用者獲得信息的速度與精確度都大大提升。問(wèn)答系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)是影響問(wèn)答系統(tǒng)效果的直接因素,知識(shí)圖譜以其對(duì)結(jié)構(gòu)化和關(guān)系化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì),逐漸成為問(wèn)答系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的主要選擇。而近年來(lái),隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,國(guó)民出境游的次數(shù)明顯增加,而澳大利亞是國(guó)人出境游的熱門(mén)目的地,但是有關(guān)澳大利亞旅游信息獲取卻不是很方便。因此,本文以澳大利亞旅游領(lǐng)域?yàn)槔?以知識(shí)圖譜為基礎(chǔ),結(jié)合命名實(shí)體識(shí)別、文本分類等深度學(xué)習(xí)技術(shù),設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于澳大利亞旅游知識(shí)圖譜的旅游問(wèn)答系統(tǒng)。本文的完成的主要工作如下:(1)澳大利亞旅游領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建。知識(shí)圖譜的構(gòu)建有幾個(gè)核心步驟,分別是數(shù)據(jù)獲取、實(shí)體和關(guān)系定義、實(shí)體消岐和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。首先,通過(guò)python的request框...

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 選題背景和研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 知識(shí)圖譜研究現(xiàn)狀
        1.2.2 問(wèn)答系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文研究創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 知識(shí)圖譜
        2.1.1 知識(shí)圖譜的架構(gòu)
        2.1.2 知識(shí)圖譜的構(gòu)建
        2.1.3 知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)
    2.2 問(wèn)答系統(tǒng)
        2.2.1 基于模板匹配的方法
        2.2.2 基于語(yǔ)義分析的方法
        2.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法
    2.3 語(yǔ)言模型
        2.3.1 word2vec
        2.3.2 ELMo
        2.3.3 BERT
    2.4 本章小結(jié)
第3章 澳大利亞旅游問(wèn)答系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
    3.1 方案總體框架
    3.2 知識(shí)圖譜構(gòu)建方案
        3.2.1 數(shù)據(jù)獲取
        3.2.2 知識(shí)抽取
        3.2.3 知識(shí)融合
        3.2.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
    3.3 基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)方案
        3.3.1 問(wèn)句實(shí)體識(shí)別
        3.3.2 問(wèn)句意圖識(shí)別
        3.3.3 答案搜索
    3.4 問(wèn)答系統(tǒng)開(kāi)發(fā)方案
    3.5 本章小結(jié)
第4章 澳大利亞旅游知識(shí)圖譜構(gòu)建
    4.1 數(shù)據(jù)獲取
        4.1.1 爬取數(shù)據(jù)源介紹
        4.1.2 爬取工具介紹
        4.1.3 爬取步驟介紹
        4.1.4 爬取結(jié)果介紹
    4.2 知識(shí)抽取
        4.2.1 實(shí)體定義和識(shí)別
        4.2.2 關(guān)系定義和抽取
    4.3 知識(shí)融合
        4.3.1 實(shí)體對(duì)齊
        4.3.2 屬性融合
    4.4 知識(shí)存儲(chǔ)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于知識(shí)圖譜問(wèn)答系統(tǒng)關(guān)鍵任務(wù)實(shí)現(xiàn)
    5.1 問(wèn)句實(shí)體識(shí)別
        5.1.1 模型整體概述
        5.1.2 詞嵌入層
        5.1.3 特征提取層
        5.1.4 序列標(biāo)注層
        5.1.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.2 問(wèn)句意圖識(shí)別
        5.2.1 模型整體概述
        5.2.2 特征提取層
        5.2.3 分類層
        5.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.3 本章小節(jié)
第6章 澳大利亞旅游問(wèn)答系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試
    6.1 問(wèn)答系統(tǒng)整體架構(gòu)
    6.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        6.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境
        6.2.2 邏輯層實(shí)現(xiàn)
        6.2.3 展示層實(shí)現(xiàn)
    6.3 系統(tǒng)展示
    6.4 系統(tǒng)測(cè)試
        6.4.1 系統(tǒng)功能測(cè)試
        6.4.2 系統(tǒng)性能測(cè)試
        6.4.3 系統(tǒng)效果測(cè)試
    6.5 本章小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3936038