隨著數(shù)據(jù)量爆炸式的增長,傳統(tǒng)的搜索引擎及其查詢方式僅能為用戶提供碎片化的知識,無法為用戶解讀不同知識之間的關(guān)聯(lián),無法構(gòu)建完整的知識體系,也無法法滿足人們?nèi)找嬖鲩L的對網(wǎng)頁文本信息及知識捕獲的需求。在此背景下,知識圖譜應(yīng)運(yùn)而生。知識圖譜作為人工智能的重要分支,對人工智能有著極其重要的作用。近年來,伴隨著知識表示、機(jī)器學(xué)習(xí)等科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,知識圖譜的諸多技術(shù)獲得了突破性進(jìn)展,特別是在知識圖譜構(gòu)建、推理、計(jì)算以及服務(wù)技術(shù)等方面,都取得了令人矚目的成績�，F(xiàn)階段,知識圖譜已經(jīng)在工業(yè)界得到了廣泛的關(guān)注,取得了顯著成果。許多互聯(lián)網(wǎng)公司巨頭(如:谷歌、微軟、百度等)等都率先啟動了通用知識庫的構(gòu)建,應(yīng)用這些知識庫提供語義搜索,以期讓搜索引擎能更準(zhǔn)確地理解用戶查詢。網(wǎng)絡(luò)新聞文本已呈現(xiàn)爆炸式的增長態(tài)勢,傳統(tǒng)的搜索和查詢方式已經(jīng)無法滿足社會對互聯(lián)網(wǎng)公開新聞數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用要求。知識圖譜在查詢精度和查詢可擴(kuò)展性兩方面有著巨大的優(yōu)勢,在多個(gè)領(lǐng)域已取得了矚目的成績。然而,目前已有知識圖譜大多都是通用知識圖譜,新聞?lì)I(lǐng)域的知識圖譜并沒有得到很好的構(gòu)建。構(gòu)建一個(gè)面向互聯(lián)網(wǎng)公開的新聞文本信息的知識圖譜,將知識圖譜應(yīng)用到新...

【文章頁數(shù)】：109 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1.1“姚明的身高”Google搜索快照3

國防科技大學(xué)研究生院博士學(xué)位論文第2頁圖1.1“姚明的身高”Google搜索快照31.1研究背景1.1.1知識圖譜的發(fā)展歷程知識圖譜的起源可以追溯到上個(gè)世紀(jì)50年代，其發(fā)展歷程可從人工智能方面追溯。伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，可將知識圖譜劃分為前知識工程時(shí)期、專家系統(tǒng)時(shí)期、Web1....

圖1.2知識工程發(fā)展歷程框架圖

國防科技大學(xué)研究生院博士學(xué)位論文第2頁圖1.1“姚明的身高”Google搜索快照31.1研究背景1.1.1知識圖譜的發(fā)展歷程知識圖譜的起源可以追溯到上個(gè)世紀(jì)50年代，其發(fā)展歷程可從人工智能方面追溯。伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，可將知識圖譜劃分為前知識工程時(shí)期、專家系統(tǒng)時(shí)期、Web1....

圖1.3知識三元組抽取與知識圖譜構(gòu)建

國防科技大學(xué)研究生院博士學(xué)位論文第8頁圖1.3知識三元組抽取與知識圖譜構(gòu)建1.2.3.1實(shí)體抽取的研究現(xiàn)狀命名實(shí)體識別，也叫實(shí)體抽取，其目的是自動檢測出文本中的指定名稱實(shí)體（如人名、機(jī)構(gòu)名、地名等等）。實(shí)體是知識圖譜的重要成分之一，因此實(shí)體抽取的質(zhì)量往往能夠決定所構(gòu)建的知識圖譜的....

圖1.4本論文的組織框架圖

國防科技大學(xué)研究生院博士學(xué)位論文第14頁1.5論文結(jié)構(gòu)1.5.1組織框架本文的研究思路主要有三個(gè)步驟。首先，確定研究的主要路線，明確開展研究的主要步驟；第二，根據(jù)研究步驟，確定各階段的主要研究內(nèi)容；最后，根據(jù)主要研究內(nèi)容，確定使用的核心技術(shù)。本文的組織框架如圖1.4所示。圖1.4....

本文編號：3899855