基于知识图谱的领域问答系统构建技术的研究与应用
这是一篇关于知识图谱,领域问答系统,知识抽取,语义解析的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的迅猛发展,大量的专业领域知识通过各种方式涌入到互联网中,用户如何从中获取有效信息也变得越来越具有挑战性。问答系统通过语义信息分析用户问题,做出更简洁的回答,渐渐变成信息检索的新方式。本文以医疗领域为例,分析构建领域问答系统的相关技术,并且深入研究知识抽取和语义解析方面的技术,对模型和算法进行了改良,最终构建出基于知识图谱的医疗问答系统。本文主要研究工作包括以下几个方面:(1)提出了基于Ro BERTa-wwm和全局指针的联合抽取模型RBLGP,目的是把领域数据中的有效信息提炼成知识。模型采用了实体关系联合抽取的方式取代传统管道式的抽取方式,减少了误差累积并提高了信息利用率;引入Ro BERTawwm预训练模型和Bi LSTM来提取文本特征,提高了模型整体的语言理解能力;采用全局指针完成三元组标记任务,有效避免了实体重叠和三元组重叠的影响。(2)对智能问答方法中所使用的语义解析模型进行了改进,针对实体识别,提出了基于Ro BERTa-wwm-Bi GRU-Global Pointer模型RBGGP;针对文本分类,提出了基于Ro BERTa-wwm-Text RCNN-Text CNN模型RTT;同时,基于改进后的语义解析模型,设计并实现了基于语义解析的智能问答方法。(3)构建了基于知识图谱的领域问答系统。采用爬虫技术从互联网络信息网站中抽取知识构建知识图谱,利用联合抽取模型获取领域文献中的知识来对图谱进行补充,再通过文本相似度和语义相似度相结合的计算方法来进行知识融合,再通过Neo4j数据库完成知识存储,构建出领域知识图谱;在知识图谱的支撑下,使用改进的基于语义解析的智能问答方法构建领域问答服务;最后,采用前后端分离与微服务相结合的架构,基于Vue和Spring Boot分别构建前后端,搭建出医疗领域问答系统。
基于知识图谱的领域问答系统构建技术的研究与应用
这是一篇关于知识图谱,领域问答系统,知识抽取,语义解析的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的迅猛发展,大量的专业领域知识通过各种方式涌入到互联网中,用户如何从中获取有效信息也变得越来越具有挑战性。问答系统通过语义信息分析用户问题,做出更简洁的回答,渐渐变成信息检索的新方式。本文以医疗领域为例,分析构建领域问答系统的相关技术,并且深入研究知识抽取和语义解析方面的技术,对模型和算法进行了改良,最终构建出基于知识图谱的医疗问答系统。本文主要研究工作包括以下几个方面:(1)提出了基于Ro BERTa-wwm和全局指针的联合抽取模型RBLGP,目的是把领域数据中的有效信息提炼成知识。模型采用了实体关系联合抽取的方式取代传统管道式的抽取方式,减少了误差累积并提高了信息利用率;引入Ro BERTawwm预训练模型和Bi LSTM来提取文本特征,提高了模型整体的语言理解能力;采用全局指针完成三元组标记任务,有效避免了实体重叠和三元组重叠的影响。(2)对智能问答方法中所使用的语义解析模型进行了改进,针对实体识别,提出了基于Ro BERTa-wwm-Bi GRU-Global Pointer模型RBGGP;针对文本分类,提出了基于Ro BERTa-wwm-Text RCNN-Text CNN模型RTT;同时,基于改进后的语义解析模型,设计并实现了基于语义解析的智能问答方法。(3)构建了基于知识图谱的领域问答系统。采用爬虫技术从互联网络信息网站中抽取知识构建知识图谱,利用联合抽取模型获取领域文献中的知识来对图谱进行补充,再通过文本相似度和语义相似度相结合的计算方法来进行知识融合,再通过Neo4j数据库完成知识存储,构建出领域知识图谱;在知识图谱的支撑下,使用改进的基于语义解析的智能问答方法构建领域问答服务;最后,采用前后端分离与微服务相结合的架构,基于Vue和Spring Boot分别构建前后端,搭建出医疗领域问答系统。
基于知识图谱的领域问答系统构建技术的研究与应用
这是一篇关于知识图谱,领域问答系统,知识抽取,语义解析的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的迅猛发展,大量的专业领域知识通过各种方式涌入到互联网中,用户如何从中获取有效信息也变得越来越具有挑战性。问答系统通过语义信息分析用户问题,做出更简洁的回答,渐渐变成信息检索的新方式。本文以医疗领域为例,分析构建领域问答系统的相关技术,并且深入研究知识抽取和语义解析方面的技术,对模型和算法进行了改良,最终构建出基于知识图谱的医疗问答系统。本文主要研究工作包括以下几个方面:(1)提出了基于Ro BERTa-wwm和全局指针的联合抽取模型RBLGP,目的是把领域数据中的有效信息提炼成知识。模型采用了实体关系联合抽取的方式取代传统管道式的抽取方式,减少了误差累积并提高了信息利用率;引入Ro BERTawwm预训练模型和Bi LSTM来提取文本特征,提高了模型整体的语言理解能力;采用全局指针完成三元组标记任务,有效避免了实体重叠和三元组重叠的影响。(2)对智能问答方法中所使用的语义解析模型进行了改进,针对实体识别,提出了基于Ro BERTa-wwm-Bi GRU-Global Pointer模型RBGGP;针对文本分类,提出了基于Ro BERTa-wwm-Text RCNN-Text CNN模型RTT;同时,基于改进后的语义解析模型,设计并实现了基于语义解析的智能问答方法。(3)构建了基于知识图谱的领域问答系统。采用爬虫技术从互联网络信息网站中抽取知识构建知识图谱,利用联合抽取模型获取领域文献中的知识来对图谱进行补充,再通过文本相似度和语义相似度相结合的计算方法来进行知识融合,再通过Neo4j数据库完成知识存储,构建出领域知识图谱;在知识图谱的支撑下,使用改进的基于语义解析的智能问答方法构建领域问答服务;最后,采用前后端分离与微服务相结合的架构,基于Vue和Spring Boot分别构建前后端,搭建出医疗领域问答系统。
基于知识图谱的领域问答系统研究与实现
这是一篇关于领域问答系统,知识图谱,BERT,CNN,自注意力机制的论文, 主要内容为问答系统作为自然语言处理领域最重要的任务之一,为人们提供了一种更加智能、高效、便捷的信息检索方式,也是人工智能研究的重要方向之一。由于各行业的领域知识差别较大、知识专业程度较高,因此构造领域问答系统更有实际价值和意义。同时,随着知识图谱技术的发展,知识图谱具有提供可信度高、关联信息完备知识的优点,因此基于知识图谱的问答系统成为研究者们关注的热点。本文基于问句实体识别、属性分类和知识库检索算法设计并实现了一个基于知识图谱的领域问答系统。本文主要展开的工作如下:1、针对问句中用户提问所包含的实体指称形式多样化难以准确划定实体边界,本文提出一种基于特征融合的问句实体识别方法。将问句首先经过BERT模型进行语义表示,然后通过BiLSTM和CNN网络同时提取问句特征并进行融合,最后输入条件随机场,进一步学习标签约束条件,从而提高实体识别的准确度。2、针对属性抽取阶段中仅通过<问句,属性>两者语义匹配难以理解问句真正含义,本文提出了引入答案信息辅助进行筛选。将其组成<问句,属性>和<问句,答案>的方式,并通过BERT模型进行联合语义表示;同时为了分配属性和答案对问句关联程度的权重大小,本文提出采用自注意力机制自动分配权重。3、本文通过构建CIDOC CRM本体模型和词表等方式融合多源数据,构建了一个文物领域知识库,并基于该知识库设计开发了一个领域知识库问答系统。
基于知识图谱的领域问答系统构建技术的研究与应用
这是一篇关于知识图谱,领域问答系统,知识抽取,语义解析的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的迅猛发展,大量的专业领域知识通过各种方式涌入到互联网中,用户如何从中获取有效信息也变得越来越具有挑战性。问答系统通过语义信息分析用户问题,做出更简洁的回答,渐渐变成信息检索的新方式。本文以医疗领域为例,分析构建领域问答系统的相关技术,并且深入研究知识抽取和语义解析方面的技术,对模型和算法进行了改良,最终构建出基于知识图谱的医疗问答系统。本文主要研究工作包括以下几个方面:(1)提出了基于Ro BERTa-wwm和全局指针的联合抽取模型RBLGP,目的是把领域数据中的有效信息提炼成知识。模型采用了实体关系联合抽取的方式取代传统管道式的抽取方式,减少了误差累积并提高了信息利用率;引入Ro BERTawwm预训练模型和Bi LSTM来提取文本特征,提高了模型整体的语言理解能力;采用全局指针完成三元组标记任务,有效避免了实体重叠和三元组重叠的影响。(2)对智能问答方法中所使用的语义解析模型进行了改进,针对实体识别,提出了基于Ro BERTa-wwm-Bi GRU-Global Pointer模型RBGGP;针对文本分类,提出了基于Ro BERTa-wwm-Text RCNN-Text CNN模型RTT;同时,基于改进后的语义解析模型,设计并实现了基于语义解析的智能问答方法。(3)构建了基于知识图谱的领域问答系统。采用爬虫技术从互联网络信息网站中抽取知识构建知识图谱,利用联合抽取模型获取领域文献中的知识来对图谱进行补充,再通过文本相似度和语义相似度相结合的计算方法来进行知识融合,再通过Neo4j数据库完成知识存储,构建出领域知识图谱;在知识图谱的支撑下,使用改进的基于语义解析的智能问答方法构建领域问答服务;最后,采用前后端分离与微服务相结合的架构,基于Vue和Spring Boot分别构建前后端,搭建出医疗领域问答系统。
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