【摘 要】
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近年来,随着互联网大数据时代的信息井喷式增长,传媒等垂直领域知识需求不断增长,其垂直领域知识图谱构建及其问答系统已经成为了当今的研究热点。本文围绕传统垂直领域知识图谱构建过程中人工依赖大,构建效率低以及传统问答方式回答不够简洁的缺点开展研究,重点围绕垂直领域知识图谱的构建、问答模型中的中文命名实体识别任务等关键技术展开工作,具体研究内容如下:（1）开展了基于半自动化的垂直领域知识图谱构建方法的研究
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近年来,随着互联网大数据时代的信息井喷式增长,传媒等垂直领域知识需求不断增长,其垂直领域知识图谱构建及其问答系统已经成为了当今的研究热点。本文围绕传统垂直领域知识图谱构建过程中人工依赖大,构建效率低以及传统问答方式回答不够简洁的缺点开展研究,重点围绕垂直领域知识图谱的构建、问答模型中的中文命名实体识别任务等关键技术展开工作,具体研究内容如下:（1）开展了基于半自动化的垂直领域知识图谱构建方法的研究。针对目前垂直领域知识图谱构建多依赖于人工的问题,提出了一种基于半自动化的垂直领域知识图谱构建方法（Semi-automated Domain Knowledge Graph Construction Method,SA-KG）,将传统的高耦合的基于人工的手动构建方法进行合理解耦,对有待智能化的技术步骤进行自动化处理以提高构建效率。首先针对领域schema的构建过程中人工参与度高的问题进行研究,设计出一种机器自动化作业为主、人工标注为辅的半自动化的领域schema构建方法。针对知识抽取过程中原始数据结构多样化以及非结构化数据信息冗余的问题,开展了基于多源异构数据的知识抽取方法的研究,并通过多组对比实验,选择了Cas Rel模型进行非结构数据的实体关系抽取。针对多源数据存储存在冲突的问题,开展了基于相似度算法的知识融合技术研究,并选择了Neo4j图数据库进行知识存储。（2）开展了基于深度学习的问答模型的研究。针对问答模型的关键任务中文命名实体识别模型存在传递词汇信息缺失、很少利用领域词典现象而导致模型识别不够准确、泛化性不高等问题,提出了一种引入深度相互学习的基于Soft Lexicon Lattice的方法（Soft Lexicon Lattice with Deep Multi-Mutual learning Networks,MM-SLLattice）。该方法通过充分结合开放词典信息和领域词典信息,将词信息与边界信息无损地引入到输入表示层,同时将相互学习应用到序列任务的模型训练中,最后同主流模型进行对比实验,结果表明本文的模型优于主流模型。（3）基于以上的研究内容,将命名实体识别、实体链接和关系预测结合起来,面向传媒领域知识图谱应用场景,构建传媒领域知识库,完成了一个基于传媒知识图谱的问答系统,并在系统中进行了模块的验证和测试,最后展示了系统的基本功能。
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