基于知识图谱的中文自动问答技术研究



基于知识图谱的中文自动问答技术研究

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基于知识图谱的中文自动问答技术研究

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10页
第一章绪论	第12-17页
1.1 研究背景	第12-13页
1.2 研究意义	第13-15页
1.3 研究思路及主要工作	第15页
1.4 论文组织结构	第15-17页
第二章知识图谱及问答系统概述	第17-27页
2.1 知识图谱概述	第17-23页
2.1.1 知识图谱的基本概念	第17-18页
2.1.2 知识图谱描述语言	第18-20页
2.1.3 知识图谱的存储与管理	第20-21页
2.1.4 SPARQL查询语言	第21-22页
2.1.5 知识图谱研究现状	第22-23页
2.2 基于知识库的问答系统概述	第23-26页
2.2.1 KBQA的基本概念	第24页
2.2.2 KBQA的系统框架和流程	第24-25页
2.2.3 KBQA的研究现状	第25-26页
2.3 本章小结	第26-27页
第三章大规模中文知识图谱的融合构建方法	第27-38页
3.1 中文知识图谱对比分析	第27-30页
3.1.1 当前主流中文知识图谱分析	第28-30页
3.1.2 中文知识图谱对比总结	第30页
3.2 面向问答系统的知识图谱融合	第30-33页
3.2.1 本体数据清洗	第30-31页
3.2.2 实体映射链接	第31-32页
3.2.3 数据类型标注	第32-33页
3.3 融合结果及分析	第33-36页
3.3.1 融合知识图谱规模统计	第33页
3.3.2 标注链接效果测试	第33-34页
3.3.3 SPARQL查询测试	第34-36页
3.4 本章小结	第36-38页
第四章基于知识库的问答系统构建方法	第38-50页
4.1 自然语言问题分类及分析流程	第38-40页
4.1.1 自然语言问题分类	第38-39页
4.1.2 SPARQL模板设计	第39-40页
4.1.3 单实体关系问题分析流程	第40页
4.2 问句中心实体识别方法	第40-45页
4.2.1 基于命名实体识别和规则的方法	第41-42页
4.2.2 基于TF-IDF的方法	第42-43页
4.2.3 基于CRF的方法	第43-44页
4.2.4 中心实体识别方法小结	第44-45页
4.3 问句谓词映射方法	第45-49页
4.3.1 去除停用词	第45-46页
4.3.2 词向量简介	第46-48页
4.3.3 基于词向量和字符串相似度的谓词映射方法	第48-49页
4.4 本章小结	第49-50页
第五章实验评测及结果分析	第50-57页
5.1 实验环境与设置	第50-52页
5.1.1 实验平台与数据集	第50-51页
5.1.2 实验评价指标	第51-52页
5.2 实验与分析	第52-54页
5.2.1 中心实体识别实验	第52-53页
5.2.2 问题谓词映射实验	第53页
5.2.3 KBQA整体效果实验	第53-54页
5.3 实验结论	第54-56页
5.3.1 实验结果总结	第54-56页
5.3.2 需要改进的问题	第56页
5.4 本章小结	第56-57页
结束语	第57-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-64页
作者在学期间取得的学术成果	第64页

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