【摘 要】
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目前,知识图谱技术发展迅速,知识图谱价值不断地被发掘,各类领域知识图谱也迅速建设起来。三元组在知识图谱的构建和应用中起到了关键作用,它们连接了不同的实体和概念,形成了丰富的知识关系网络。由于领域知识图谱的构建要求与通用知识图谱存在明显的不同,所以在领域三元组标注的过程中面临诸多挑战:（1）领域三元组需要从大量自然语言数据中抽取,需要进行大量的人工标注工作。（2）领域知识图谱对三元组数据的质量要求非
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目前,知识图谱技术发展迅速,知识图谱价值不断地被发掘,各类领域知识图谱也迅速建设起来。三元组在知识图谱的构建和应用中起到了关键作用,它们连接了不同的实体和概念,形成了丰富的知识关系网络。由于领域知识图谱的构建要求与通用知识图谱存在明显的不同,所以在领域三元组标注的过程中面临诸多挑战:（1）领域三元组需要从大量自然语言数据中抽取,需要进行大量的人工标注工作。（2）领域知识图谱对三元组数据的质量要求非常高。（3）领域三元组有特定的实体和关系类型,需要训练面向特定领域的知识抽取模型来进行三元组的抽取。针对上述问题,本文设计了一种基于联合抽取的三元组数据预标注方法和一种基于ALBERT的三元组数据标注方法,并构建了一个三元组半自动化标注系统。具体研究内容如下:（1）本文设计一种基于联合抽取的三元组数据预标注方法,提出了基于层叠指针网络与多头选择机制的联合抽取模型。通过基于层叠指针网络的实体抽取方法解决实体嵌套问题,通过基于多头选择机制的关系抽取方法解决关系重叠问题。（2）本文设计一种基于ALBERT的三元组数据标注方法,该方法通过多次循环训练模型,提高预标注模型的准确率。该方法使用轻量级的实体关系联合抽取模型,在提高模型训练效率的同时,还通过扩大序列标注范围,解决关系重叠问题,提高模型抽取的准确率。（3）本文设计并构建三元组半自动标注系统,通过引入数据智能预标,提高人工标注的效率。系统设计合适的领域管理、任务管理、数据统计、题目分发等功能,为面向领域的知识图谱的标注和构建提供一个高效便捷的平台。通过对比实验和系统测试,本文提出的基于联合抽取的三元组数据预标注方法中的预标注效果明显优于其他联合抽取模型;本文提出基于ALBERT的三元组数据标注方法可以在明显加快模型训练效率的同时,保证较高的预标注效果;系统功能完整,具有较高的可用性和鲁棒性。
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