在我國(guó)基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)中,林業(yè)的發(fā)展關(guān)系到我國(guó)生態(tài)文明的建設(shè)以及社會(huì)發(fā)展的可持續(xù)性;同時(shí)林業(yè)信息化作為我國(guó)“十三五”規(guī)劃中最重要的目標(biāo)之一,迫切需要互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推動(dòng)。目前我國(guó)在林業(yè)法律法規(guī)相關(guān)信息與知識(shí)的獲取方面還缺乏有效途徑,本文將知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于林業(yè)法律法規(guī)領(lǐng)域,針對(duì)林業(yè)法律法規(guī)的特點(diǎn),對(duì)條款中的知識(shí)進(jìn)行抽取并建立知識(shí)圖譜,同時(shí)基于知識(shí)圖譜設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)林業(yè)法律法規(guī)問(wèn)答系統(tǒng)。本文的主要研究成果如下:(1)構(gòu)建林業(yè)法律法規(guī)知識(shí)圖譜。對(duì)獲取到的林業(yè)法律法規(guī)文本經(jīng)過(guò)清洗和分割后,采用一種融合依存句法分析以及語(yǔ)義角色標(biāo)注的方法,對(duì)實(shí)體及預(yù)定義的9類(lèi)關(guān)系進(jìn)行抽取;這9類(lèi)關(guān)系覆蓋了林業(yè)法律法規(guī)數(shù)據(jù)集中67%以上的條款,最終獲得一個(gè)較為合理有效的林業(yè)法律法規(guī)知識(shí)圖譜。(2)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于知識(shí)圖譜的林業(yè)法律法規(guī)問(wèn)答算法。算法使用Bi LSTM-CRF模型進(jìn)行實(shí)體識(shí)別,并采用基于TF-IDF以及詞向量的相似度計(jì)算方法進(jìn)行關(guān)系識(shí)別及問(wèn)句模板匹配,最終通過(guò)查詢的方式獲取答案。作為表征問(wèn)答算法準(zhǔn)確率的兩個(gè)重要指標(biāo),本文實(shí)體識(shí)別模型的F1值達(dá)到了89.72%,關(guān)系識(shí)別算法的準(zhǔn)確率達(dá)到85.47%。(3)設(shè)計(jì)...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究及發(fā)展現(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
        1.2.3 當(dāng)前存在的問(wèn)題
    1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)理論與技術(shù)介紹
    2.1 句法與語(yǔ)義分析
        2.1.1 依存句法分析介紹
        2.1.2 語(yǔ)義角色標(biāo)注介紹
    2.2 知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)
        2.2.1 知識(shí)抽取
        2.2.2 知識(shí)存儲(chǔ)
    2.3 問(wèn)答系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)
        2.3.1 常見(jiàn)問(wèn)答系統(tǒng)
        2.3.2 問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建流程
    2.4 相關(guān)深度學(xué)習(xí)模型
    2.5 本章小結(jié)
3 林業(yè)法律法規(guī)知識(shí)圖譜的構(gòu)建
    3.1 總體框架
    3.2 數(shù)據(jù)獲取與清洗
    3.3 核心語(yǔ)義信息庫(kù)的構(gòu)建
        3.3.1 依存句法分析與語(yǔ)義角色標(biāo)注
        3.3.2 句法依存樹(shù)的裁剪
        3.3.3 核心語(yǔ)義信息庫(kù)構(gòu)建與存儲(chǔ)
    3.4 關(guān)系定義及關(guān)系集擴(kuò)充
        3.4.1 關(guān)系類(lèi)型的定義及種子集初始化
        3.4.2 相似度計(jì)算
        3.4.3 關(guān)系集合擴(kuò)充
    3.5 實(shí)體及關(guān)系抽取
    3.6 知識(shí)圖譜構(gòu)建與存儲(chǔ)
    3.7 本章小結(jié)
4 基于知識(shí)圖譜的林業(yè)法律法規(guī)問(wèn)答算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 算法設(shè)計(jì)概述
    4.2 問(wèn)句集生成及數(shù)據(jù)標(biāo)注
        4.2.1 問(wèn)句集生成
        4.2.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集標(biāo)注
    4.3 基于Bi LSTM-CRF的問(wèn)句解析
        4.3.1 基于Bi LSTM-CRF的實(shí)體識(shí)別
        4.3.2 基于TF-IDF和詞向量的關(guān)系識(shí)別
    4.4 實(shí)體鏈接與答案查詢
    4.5 本章小結(jié)
5 林業(yè)法律法規(guī)問(wèn)答系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)架構(gòu)概述
    5.2 相關(guān)功能模塊介紹
    5.3 系統(tǒng)運(yùn)行與測(cè)試
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)介
導(dǎo)師簡(jiǎn)介
獲得成果目錄
致謝



本文編號(hào)：3969425