军事术语知识图谱构建与应用研究
这是一篇关于军事术语,本体,实体识别,关系抽取,知识图谱应用的论文, 主要内容为军事术语是军事领域的专业用语,是军人的规范化、标准化语言,规范和统一使用军事术语,是统一军队认知的基本要求、协调部队行动的基本保证。随着军事技术及其理论的不断发展,新军事概念及其指称形式层出不穷,对这些新概念新指称的术语化、规范化工作亟待更新,对创新型军语管理技术与方法的需求十分迫切。由于军事领域术语词汇更新不及时、规范化程度不够高、技术方法落后等原因,导致军事术语应用中语义指代不一致、军事相关文章逻辑不严密等问题屡见不鲜。一是军事术语之间语义关联关系较弱,难以适用于军事智能化等相关应用,用户难以直观全面地理解军事术语概念及其语义关联关系;二是军事术语大部分以纸质形式存在,军事术语的查询、推广和应用不方便。为此,本文针对军事术语知识,构建了军事术语本体、知识图谱并构建其应用系统,为军事术语统一语义和规范应用提供技术和方法支撑。(1)军事术语知识图谱构建军事术语数据集由内印书籍和中国军事百科全书组成。在军事领域专家的指导下,本文对军事术语的词汇、概念、关系深入分析,采用Protégé本体建模工具构建了军事术语本体,并利用Hermi T推理工具对该本体结构的一致性进行分析,为军事术语知识图谱的构建提供了顶层设计模式。通过对军事术语知识体系的描述和军事术语数据分析,本文采用基于模板的方式构建、识别了军事术语的实体,为后续军事术语关系抽取提供了实体信息描述。最后,本文采用基于规则的方式抽取出军事术语中具有显著特征的军事术语语义关联关系,初步构建了军事术语知识图谱。同时,基于规则的方法抽取的军事术语语义关联关系也为军事术语关系抽取模型提供了训练数据。通过微调BERT-wwm预训练模型,本文构建的模型在军事术语数据集中取得了优秀的效果,并且通过消融实验验证了该模型结构的有效性。以上两种关系抽取方式相互结合,为军事术语关系抽取提供了准确、高效的抽取工具。(2)军事术语知识图谱应用军事术语知识图谱以节点表示军事术语实体信息,边表示军事术语之间的语义关联。为了方便管理和推广军事术语知识图谱,本文构建了军事术语知识服务系统,采用前后端分离的方式为用户提供一个高可用的知识服务系统。服务端采用Neo4j存储军事术语知识图谱,并采用Springboot框架统一处理前端用户发送的请求信息。前端界面采用VUE架构,为用户提供方便快捷的军事术语知识管理、查询、分析界面。综上所述,本文系统性整合并分析了军事术语数据,并利用Protégé建模工具构建军事术语本体,为军事术语知识共享和推理提供了准确、全面的知识体系;针对军事术语数据特征,本文提出了基于模板的军事术语实体识别方法,可以高效地识别军事术语语料数据中的实体及属性信息,为军事术语知识图谱构建提供了高质量的实体信息;其次,本文提出了基于规则和基于深度学习模型两种相互结合的关系抽取方法,两种方法相互结合增强了军事术语之间的语义关联,也为军事术语关系抽取提供了高效的抽取工具。最后,本文在军事术语知识图谱上构建了军事术语知识服务系统,为军事术语规范推广和标准化应用提供了高效、快捷的服务平台。
军事术语知识图谱构建与应用研究
这是一篇关于军事术语,本体,实体识别,关系抽取,知识图谱应用的论文, 主要内容为军事术语是军事领域的专业用语,是军人的规范化、标准化语言,规范和统一使用军事术语,是统一军队认知的基本要求、协调部队行动的基本保证。随着军事技术及其理论的不断发展,新军事概念及其指称形式层出不穷,对这些新概念新指称的术语化、规范化工作亟待更新,对创新型军语管理技术与方法的需求十分迫切。由于军事领域术语词汇更新不及时、规范化程度不够高、技术方法落后等原因,导致军事术语应用中语义指代不一致、军事相关文章逻辑不严密等问题屡见不鲜。一是军事术语之间语义关联关系较弱,难以适用于军事智能化等相关应用,用户难以直观全面地理解军事术语概念及其语义关联关系;二是军事术语大部分以纸质形式存在,军事术语的查询、推广和应用不方便。为此,本文针对军事术语知识,构建了军事术语本体、知识图谱并构建其应用系统,为军事术语统一语义和规范应用提供技术和方法支撑。(1)军事术语知识图谱构建军事术语数据集由内印书籍和中国军事百科全书组成。在军事领域专家的指导下,本文对军事术语的词汇、概念、关系深入分析,采用Protégé本体建模工具构建了军事术语本体,并利用Hermi T推理工具对该本体结构的一致性进行分析,为军事术语知识图谱的构建提供了顶层设计模式。通过对军事术语知识体系的描述和军事术语数据分析,本文采用基于模板的方式构建、识别了军事术语的实体,为后续军事术语关系抽取提供了实体信息描述。最后,本文采用基于规则的方式抽取出军事术语中具有显著特征的军事术语语义关联关系,初步构建了军事术语知识图谱。同时,基于规则的方法抽取的军事术语语义关联关系也为军事术语关系抽取模型提供了训练数据。通过微调BERT-wwm预训练模型,本文构建的模型在军事术语数据集中取得了优秀的效果,并且通过消融实验验证了该模型结构的有效性。以上两种关系抽取方式相互结合,为军事术语关系抽取提供了准确、高效的抽取工具。(2)军事术语知识图谱应用军事术语知识图谱以节点表示军事术语实体信息,边表示军事术语之间的语义关联。为了方便管理和推广军事术语知识图谱,本文构建了军事术语知识服务系统,采用前后端分离的方式为用户提供一个高可用的知识服务系统。服务端采用Neo4j存储军事术语知识图谱,并采用Springboot框架统一处理前端用户发送的请求信息。前端界面采用VUE架构,为用户提供方便快捷的军事术语知识管理、查询、分析界面。综上所述,本文系统性整合并分析了军事术语数据,并利用Protégé建模工具构建军事术语本体,为军事术语知识共享和推理提供了准确、全面的知识体系;针对军事术语数据特征,本文提出了基于模板的军事术语实体识别方法,可以高效地识别军事术语语料数据中的实体及属性信息,为军事术语知识图谱构建提供了高质量的实体信息;其次,本文提出了基于规则和基于深度学习模型两种相互结合的关系抽取方法,两种方法相互结合增强了军事术语之间的语义关联,也为军事术语关系抽取提供了高效的抽取工具。最后,本文在军事术语知识图谱上构建了军事术语知识服务系统,为军事术语规范推广和标准化应用提供了高效、快捷的服务平台。
军事术语知识图谱构建与应用研究
这是一篇关于军事术语,本体,实体识别,关系抽取,知识图谱应用的论文, 主要内容为军事术语是军事领域的专业用语,是军人的规范化、标准化语言,规范和统一使用军事术语,是统一军队认知的基本要求、协调部队行动的基本保证。随着军事技术及其理论的不断发展,新军事概念及其指称形式层出不穷,对这些新概念新指称的术语化、规范化工作亟待更新,对创新型军语管理技术与方法的需求十分迫切。由于军事领域术语词汇更新不及时、规范化程度不够高、技术方法落后等原因,导致军事术语应用中语义指代不一致、军事相关文章逻辑不严密等问题屡见不鲜。一是军事术语之间语义关联关系较弱,难以适用于军事智能化等相关应用,用户难以直观全面地理解军事术语概念及其语义关联关系;二是军事术语大部分以纸质形式存在,军事术语的查询、推广和应用不方便。为此,本文针对军事术语知识,构建了军事术语本体、知识图谱并构建其应用系统,为军事术语统一语义和规范应用提供技术和方法支撑。(1)军事术语知识图谱构建军事术语数据集由内印书籍和中国军事百科全书组成。在军事领域专家的指导下,本文对军事术语的词汇、概念、关系深入分析,采用Protégé本体建模工具构建了军事术语本体,并利用Hermi T推理工具对该本体结构的一致性进行分析,为军事术语知识图谱的构建提供了顶层设计模式。通过对军事术语知识体系的描述和军事术语数据分析,本文采用基于模板的方式构建、识别了军事术语的实体,为后续军事术语关系抽取提供了实体信息描述。最后,本文采用基于规则的方式抽取出军事术语中具有显著特征的军事术语语义关联关系,初步构建了军事术语知识图谱。同时,基于规则的方法抽取的军事术语语义关联关系也为军事术语关系抽取模型提供了训练数据。通过微调BERT-wwm预训练模型,本文构建的模型在军事术语数据集中取得了优秀的效果,并且通过消融实验验证了该模型结构的有效性。以上两种关系抽取方式相互结合,为军事术语关系抽取提供了准确、高效的抽取工具。(2)军事术语知识图谱应用军事术语知识图谱以节点表示军事术语实体信息,边表示军事术语之间的语义关联。为了方便管理和推广军事术语知识图谱,本文构建了军事术语知识服务系统,采用前后端分离的方式为用户提供一个高可用的知识服务系统。服务端采用Neo4j存储军事术语知识图谱,并采用Springboot框架统一处理前端用户发送的请求信息。前端界面采用VUE架构,为用户提供方便快捷的军事术语知识管理、查询、分析界面。综上所述,本文系统性整合并分析了军事术语数据,并利用Protégé建模工具构建军事术语本体,为军事术语知识共享和推理提供了准确、全面的知识体系;针对军事术语数据特征,本文提出了基于模板的军事术语实体识别方法,可以高效地识别军事术语语料数据中的实体及属性信息,为军事术语知识图谱构建提供了高质量的实体信息;其次,本文提出了基于规则和基于深度学习模型两种相互结合的关系抽取方法,两种方法相互结合增强了军事术语之间的语义关联,也为军事术语关系抽取提供了高效的抽取工具。最后,本文在军事术语知识图谱上构建了军事术语知识服务系统,为军事术语规范推广和标准化应用提供了高效、快捷的服务平台。
军事术语知识图谱构建与应用研究
这是一篇关于军事术语,本体,实体识别,关系抽取,知识图谱应用的论文, 主要内容为军事术语是军事领域的专业用语,是军人的规范化、标准化语言,规范和统一使用军事术语,是统一军队认知的基本要求、协调部队行动的基本保证。随着军事技术及其理论的不断发展,新军事概念及其指称形式层出不穷,对这些新概念新指称的术语化、规范化工作亟待更新,对创新型军语管理技术与方法的需求十分迫切。由于军事领域术语词汇更新不及时、规范化程度不够高、技术方法落后等原因,导致军事术语应用中语义指代不一致、军事相关文章逻辑不严密等问题屡见不鲜。一是军事术语之间语义关联关系较弱,难以适用于军事智能化等相关应用,用户难以直观全面地理解军事术语概念及其语义关联关系;二是军事术语大部分以纸质形式存在,军事术语的查询、推广和应用不方便。为此,本文针对军事术语知识,构建了军事术语本体、知识图谱并构建其应用系统,为军事术语统一语义和规范应用提供技术和方法支撑。(1)军事术语知识图谱构建军事术语数据集由内印书籍和中国军事百科全书组成。在军事领域专家的指导下,本文对军事术语的词汇、概念、关系深入分析,采用Protégé本体建模工具构建了军事术语本体,并利用Hermi T推理工具对该本体结构的一致性进行分析,为军事术语知识图谱的构建提供了顶层设计模式。通过对军事术语知识体系的描述和军事术语数据分析,本文采用基于模板的方式构建、识别了军事术语的实体,为后续军事术语关系抽取提供了实体信息描述。最后,本文采用基于规则的方式抽取出军事术语中具有显著特征的军事术语语义关联关系,初步构建了军事术语知识图谱。同时,基于规则的方法抽取的军事术语语义关联关系也为军事术语关系抽取模型提供了训练数据。通过微调BERT-wwm预训练模型,本文构建的模型在军事术语数据集中取得了优秀的效果,并且通过消融实验验证了该模型结构的有效性。以上两种关系抽取方式相互结合,为军事术语关系抽取提供了准确、高效的抽取工具。(2)军事术语知识图谱应用军事术语知识图谱以节点表示军事术语实体信息,边表示军事术语之间的语义关联。为了方便管理和推广军事术语知识图谱,本文构建了军事术语知识服务系统,采用前后端分离的方式为用户提供一个高可用的知识服务系统。服务端采用Neo4j存储军事术语知识图谱,并采用Springboot框架统一处理前端用户发送的请求信息。前端界面采用VUE架构,为用户提供方便快捷的军事术语知识管理、查询、分析界面。综上所述,本文系统性整合并分析了军事术语数据,并利用Protégé建模工具构建军事术语本体,为军事术语知识共享和推理提供了准确、全面的知识体系;针对军事术语数据特征,本文提出了基于模板的军事术语实体识别方法,可以高效地识别军事术语语料数据中的实体及属性信息,为军事术语知识图谱构建提供了高质量的实体信息;其次,本文提出了基于规则和基于深度学习模型两种相互结合的关系抽取方法,两种方法相互结合增强了军事术语之间的语义关联,也为军事术语关系抽取提供了高效的抽取工具。最后,本文在军事术语知识图谱上构建了军事术语知识服务系统,为军事术语规范推广和标准化应用提供了高效、快捷的服务平台。
军事术语知识图谱构建与应用研究
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