【摘 要】
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随着民航事业的快速发展,民航旅客服务日趋多样化与差异化。然而,丰富的服务内容与专业的民航术语使得旅客在不同飞行途中表现被动,较难在短时间内获取有效服务。因此,利用知识图谱技术对民航旅客服务内容规范,构建面向民航旅客服务的知识库具有重要意义。针对民航旅客服务知识库的构建,本文通过对民航旅客服务现状的调研分析,采用自上而下的构建方法,即从知识图谱顶端的模式层本体构建出发去指导知识图谱数据层的实体关系三
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随着民航事业的快速发展,民航旅客服务日趋多样化与差异化。然而,丰富的服务内容与专业的民航术语使得旅客在不同飞行途中表现被动,较难在短时间内获取有效服务。因此,利用知识图谱技术对民航旅客服务内容规范,构建面向民航旅客服务的知识库具有重要意义。针对民航旅客服务知识库的构建,本文通过对民航旅客服务现状的调研分析,采用自上而下的构建方法,即从知识图谱顶端的模式层本体构建出发去指导知识图谱数据层的实体关系三元组抽取。针对知识库模式层的本体构建,提出面向民航旅客服务本体的半自动化构建方法。首先,以四大航空公司网站服务内容为数据源,通过爬虫方法与文档预处理技术构建民航旅客服务语料库;其次,通过TF-IDF算法与LDA主题分析算法提取民航旅客服务本体概念,然后基于民航领域知识确定本体概念间层次关系,再通过对语料库中句子的标注学习确定概念间的非层次关系与属性完成本体构建。针对知识库中数据层的实体关系三元组抽取,提出基于民航旅客服务本体的二分类实体关系联合抽取方法。首先,通过BERT-CNN编码网络提取句子特征,其次通过二分类思想预测主语位置,再由预测主语与句子编码进行特征组合预测对应关系宾语的位置,从而得到实体关系三元组。实验表明,该方法在公共数据集Web NLG与NYT上准确率与召回率的综合评估指标F1值分别达到了93.19%与92.57%,在民航旅客服务数据集上也达到了86.32%,能够胜任民航旅客服务知识库中实体关系三元组的抽取任务。
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