【摘 要】
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知识是人类文明发展的基石,随着科技的进步,知识图谱提供了一个全新的手段,使得人们能够更好地管理和运用知识。近年来,伴随着深度学习技术的迅猛发展,为自然语言处理任务提供了强有力的支撑,使得知识图谱的研究与应用上也取得了巨大的成就。通过知识抽取,可以将复杂的信息转换为有序的、可操作的、可视化的知识三元组,进而运用知识融合手段构建领域知识图谱。基于当前技术和算法,本文综合分析了海量的金融文本数据,构建出
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知识是人类文明发展的基石,随着科技的进步,知识图谱提供了一个全新的手段,使得人们能够更好地管理和运用知识。近年来,伴随着深度学习技术的迅猛发展,为自然语言处理任务提供了强有力的支撑,使得知识图谱的研究与应用上也取得了巨大的成就。通过知识抽取,可以将复杂的信息转换为有序的、可操作的、可视化的知识三元组,进而运用知识融合手段构建领域知识图谱。基于当前技术和算法,本文综合分析了海量的金融文本数据,构建出一个能够为金融行业提供全面支持的知识图谱。论文的主要工作如下:（1）本文提出了一种基于多任务学习和指针网络的命名实体识别方法,通过采用多任务学习方法有效地减少任务之间的累计误差,并且引入指针网络模型,结合How Net知识库设计针对嵌套实体的多层标注方法,最终实现了面向特定领域的命名实体识别。最后在公开数据集和领域数据集都进行了充分实验,结果表明本文模型具有一定的先进性。（2）本文提出了一种基于实体相对位置表示的多头选择关系抽取方法,模型引入多头选择框架结合实体相对位置表示可以有效地判断领域实体关系,并将其分类,从而挖掘出潜在的信息,减少错误标签带来的影响,进而提高模型对领域文本抽取的准确性。同样,在公开数据集和领域数据集上都进行了实验,以表明模型的有效性。（3）为了建立领域知识图谱,本文首先从特定领域收集数据,然后抽取领域实体,补充领域词典,构建关系集,完善关系类别,之后利用模型进行关系抽取,从而得到一个完整的知识集合,最终,通过知识融合,可以建立、存储和可视化金融领域的知识图谱。经过严格的系统测试,表明本文提出的金融知识图谱在针对特定领域应用方面表现出色。
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