【摘 要】
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随着时代的飞速发展,我们逐渐进入到了一个信息化、智能化时代。对于大规模知识图谱数据稀疏的问题,许多研究人员将知识图谱嵌入到一个连续的向量空间来解决。近年来,以深度学习为代表的表示学习(representation learning)技术掀起人工智能领域的一股浪潮,在语音识别、图像分析及自然语言处理等众多领域广受关注。面向基于知识图谱的表示学习研究实现了对实体和关系的分布式表示,显著提升了计算效率,
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随着时代的飞速发展,我们逐渐进入到了一个信息化、智能化时代。对于大规模知识图谱数据稀疏的问题,许多研究人员将知识图谱嵌入到一个连续的向量空间来解决。近年来,以深度学习为代表的表示学习(representation learning)技术掀起人工智能领域的一股浪潮,在语音识别、图像分析及自然语言处理等众多领域广受关注。面向基于知识图谱的表示学习研究实现了对实体和关系的分布式表示,显著提升了计算效率,有效缓解数据稀疏问题并且可以实现异质信息的融合,并且对人们从海量的数据中获取有效信息具有重大的意义。本文在分析面向知识图谱的表示学习相关原理和技术的基础上,结合生成式对抗网络、词向量表示技术,提出了自己的模型,并构建了一个基于知识图谱的问答系统,具体研究内容及成果包括以下几个方面:(1)针对现有的Trans系列算法生成的负样本不够好的问题,受生成对抗网络的启发,提出了KBGAN模型。在该模型的基础上,分别使用TransE、TransD作为判别器,使用DISTMULT、COMPLEX作为生成器共四组不同的组合进行了实验,结果表明,提出的KBGAN表示学习算法的性能均优于现有的主流算法。并且KBGAN模型具有广泛的适用性,同时不受外部本体约束。(2)提出了基于TEKE的表示学习算法,现有的表示学习算法主要从TransE的基础上,对其结构进行扩展,来达到提高算法性能的目的,忽视了知识库丰富的文本信息。本文构建了一个基于实体注释的文本语料库的共现网络,并在这个共现网络的基础上,将实体和词连接在一起,利用丰富的文本信息在知识图谱上进行表示学习。通过在标准数据集上所做的大量对比实验,验证了本文提出的模型在大多数情况下都比原来的模型取得了更好的效果,解决了复杂关系建模的问题,并在一定程度上缓解了知识图谱数据稀疏对表示学习模型性能的影响。(3)利用爬虫从网页收集数据,构建知识库三元组结构信息,设计了一个基于知识图谱的问答系统。通过pyspider爬虫框架获取网页数据,存入到MongoDB数据库,将数据转化为三元组形式,通过LSTM+CRF模型实现问答系统问题理解部分的问句实体识别,通过关键词集合得到目标属性,通过第三章和第四章的表示学习算法实现问答系统的答案获取部分,通过python的flask框架完成了系统的后台处理部分与前端展示模块,并对问答系统页面进行了展示。
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