基于资源语义关联的企业知识库的设计与实现
这是一篇关于知识库,语义关联,知识融合,知识图谱的论文, 主要内容为在信息急速增长的时代,企业已经认识到知识作为无形的资产正发挥着极大的作用。知识作为一种宝贵的资源,不仅是对企业的某一部门或某个环节发挥作用,更是贯穿企业管理的全过程,包括新人入职培训、业务熟悉、课程学习、技术分享等。除了知识整合、共享流转,怎样高效快速地获取有价值的资源也愈发被关注,现有企业知识库虽然能将资源集中管理、提供检索功能,但是缺乏资源的语义抽取和语义关联。如果员工想学习当前知识点的相关资源,必须重新检索知识,就不能满足日常学习的个性化需求。本文设计并实现了以内部资源为主体,以知识图为引导的企业知识库系统。该系统增加了资源与关键词的语义关联,为员工提供了一个更好的资源整合、共享以及在线学习的平台。系统后端采用Spring Boot搭建,结合My Batis框架、Redis缓存、Elasticsearch搜索引擎、Neo4j图数据库等技术实现具体功能;前端使用VUE+Element-UI组件化开发,易于后期维护。文中首先介绍了项目的研究背景和意义,分析了国内知识库的发展现状;其次学习了系统中使用的相关技术,对项目进行可行性分析和需求分析,明确系统开发目标。之后在需求分析的基础上,为系统设计整体架构和功能模块,划分为六个模块,分别是基本信息管理、关键词管理、知识图管理、资源管理、知识图谱以及题库与在线考试,并详细阐述了每个模块的设计细节。在知识图谱模块中,对非结构化数据采用关键词提取的方式进行知识抽取,再结合My Sql中已有的结构化数据,通过合并规则连接实体进行知识融合,再将搭建的关键词与资源的关系模型存储到图数据库中。最后对系统设计测试用例,执行功能测试和非功能测试,结果均符合预期目标。本文实现了一个资源间有关联性的企业知识库,通过检索图数据库为用户提供根据关键词生成资源推荐列表的服务,从成千上万的资源中筛选出少量精确内容。在一定程度上不仅可以提高知识库内部的关联程度,而且还有效地提高了企业员工的学习效率,充分发挥平台的构建价值。
基于资源语义关联的企业知识库的设计与实现
这是一篇关于知识库,语义关联,知识融合,知识图谱的论文, 主要内容为在信息急速增长的时代,企业已经认识到知识作为无形的资产正发挥着极大的作用。知识作为一种宝贵的资源,不仅是对企业的某一部门或某个环节发挥作用,更是贯穿企业管理的全过程,包括新人入职培训、业务熟悉、课程学习、技术分享等。除了知识整合、共享流转,怎样高效快速地获取有价值的资源也愈发被关注,现有企业知识库虽然能将资源集中管理、提供检索功能,但是缺乏资源的语义抽取和语义关联。如果员工想学习当前知识点的相关资源,必须重新检索知识,就不能满足日常学习的个性化需求。本文设计并实现了以内部资源为主体,以知识图为引导的企业知识库系统。该系统增加了资源与关键词的语义关联,为员工提供了一个更好的资源整合、共享以及在线学习的平台。系统后端采用Spring Boot搭建,结合My Batis框架、Redis缓存、Elasticsearch搜索引擎、Neo4j图数据库等技术实现具体功能;前端使用VUE+Element-UI组件化开发,易于后期维护。文中首先介绍了项目的研究背景和意义,分析了国内知识库的发展现状;其次学习了系统中使用的相关技术,对项目进行可行性分析和需求分析,明确系统开发目标。之后在需求分析的基础上,为系统设计整体架构和功能模块,划分为六个模块,分别是基本信息管理、关键词管理、知识图管理、资源管理、知识图谱以及题库与在线考试,并详细阐述了每个模块的设计细节。在知识图谱模块中,对非结构化数据采用关键词提取的方式进行知识抽取,再结合My Sql中已有的结构化数据,通过合并规则连接实体进行知识融合,再将搭建的关键词与资源的关系模型存储到图数据库中。最后对系统设计测试用例,执行功能测试和非功能测试,结果均符合预期目标。本文实现了一个资源间有关联性的企业知识库,通过检索图数据库为用户提供根据关键词生成资源推荐列表的服务,从成千上万的资源中筛选出少量精确内容。在一定程度上不仅可以提高知识库内部的关联程度,而且还有效地提高了企业员工的学习效率,充分发挥平台的构建价值。
基于资源语义关联的企业知识库的设计与实现
这是一篇关于知识库,语义关联,知识融合,知识图谱的论文, 主要内容为在信息急速增长的时代,企业已经认识到知识作为无形的资产正发挥着极大的作用。知识作为一种宝贵的资源,不仅是对企业的某一部门或某个环节发挥作用,更是贯穿企业管理的全过程,包括新人入职培训、业务熟悉、课程学习、技术分享等。除了知识整合、共享流转,怎样高效快速地获取有价值的资源也愈发被关注,现有企业知识库虽然能将资源集中管理、提供检索功能,但是缺乏资源的语义抽取和语义关联。如果员工想学习当前知识点的相关资源,必须重新检索知识,就不能满足日常学习的个性化需求。本文设计并实现了以内部资源为主体,以知识图为引导的企业知识库系统。该系统增加了资源与关键词的语义关联,为员工提供了一个更好的资源整合、共享以及在线学习的平台。系统后端采用Spring Boot搭建,结合My Batis框架、Redis缓存、Elasticsearch搜索引擎、Neo4j图数据库等技术实现具体功能;前端使用VUE+Element-UI组件化开发,易于后期维护。文中首先介绍了项目的研究背景和意义,分析了国内知识库的发展现状;其次学习了系统中使用的相关技术,对项目进行可行性分析和需求分析,明确系统开发目标。之后在需求分析的基础上,为系统设计整体架构和功能模块,划分为六个模块,分别是基本信息管理、关键词管理、知识图管理、资源管理、知识图谱以及题库与在线考试,并详细阐述了每个模块的设计细节。在知识图谱模块中,对非结构化数据采用关键词提取的方式进行知识抽取,再结合My Sql中已有的结构化数据,通过合并规则连接实体进行知识融合,再将搭建的关键词与资源的关系模型存储到图数据库中。最后对系统设计测试用例,执行功能测试和非功能测试,结果均符合预期目标。本文实现了一个资源间有关联性的企业知识库,通过检索图数据库为用户提供根据关键词生成资源推荐列表的服务,从成千上万的资源中筛选出少量精确内容。在一定程度上不仅可以提高知识库内部的关联程度,而且还有效地提高了企业员工的学习效率,充分发挥平台的构建价值。
基于多语义因子分层聚类的法律问题表示及分类研究
这是一篇关于法律,文本表示,文本分类,语义关联,深度学习的论文, 主要内容为随着大数据技术的快速发展,法律领域逐渐加强与人工智能领域的结合,随之产生了越来越多的法律智能应用,主要分为协助诉讼和协助审判。本文针对当事人在遇到一个法律问题时需要参考类似案件及区分案件类型的要求,提出关注文本相似度的文本表示模型,并在该模型的基础上设计具有多语义信息的文本分类模型。目前的文本表示模型主要基于元素统计,其中,主流的统计模型还考虑了相近元素的同一化,但针对用词不规范、词汇域很广的主观性法律文本,单调的同一化并不能完整地体现元素间的关联特征;另外,有的研究直接使用机器学习算法训练文本表示模型,主要关注元素的上下文信息,反而丢失了本该同一化的相近元素的关联特征。文本分类任务可以直接利用文本表示模型的距离计算原理来完成,但为了更加准确地进行文本分类,需要挖掘更抽象的文本独立特征和关联特征,一般根据已有的文本表示模型特点设计合理的分类算法进行深度训练。本文分析了当前文本表示模型及文本分类方法应用于法律问题上的不足,在法律大数据的支撑条件下,提出了文本表示模型MSC-TK和对应的文本分类模型mtCNN:针对背景语料库中的每个单元,基于多语义因子挖掘它们之间的关联特征(语义因子:各个词语相对于其他词语的某一种关联方式),包括基于word2vec获取的语义相似性特征、基于word2vec参数+点互信息获取的语义相关性特征以及基于知识图谱的语义相关性特征,并根据这些关联特征对背景语料库中的所有词语进行分层聚类,从而更准确体现关联词对文本相似度的影响。最后结合数理统计方法和深度学习方法,构建一个针对法律问题的包含多因子、多层次信息的文本表示模型及分类模型。其中,法律问题文本的表示模型以向量空间模型的形式呈现,其向量单元包括词单元和带有聚类权值的簇单元;分类模型采用了卷积神经网络算法,模拟了该算法在图片分类上的边缘检测原理,使用已构建的文本表示模型作为训练数据的权值模型,最终训练得到一个包含多层语义关联特征且可解释性强的文本分类模型。实验表明,针对法律问题文本,使用本文构建的表示模型,能够在法律数据库中高效、准确地匹配到相似法律案件;使用本文训练得到的分类模型,能对给定的法律问题进行精确分类。
面向“一带一路”的社交网络舆情空间语义关联分析
这是一篇关于新浪微博,网络舆情,中文分词,词频,WebGIS,语义关联,聚类分析的论文, 主要内容为在大数据时代,如何快速、高效的对海量的多源数据进行分析并建立舆情监控和引导机制从而为管理者提供决策支持是当前研究的热点和难点。随着空间数据采集、存储和分析处理等现代技术手段的迅速发展,一方面,空间数据量急剧膨胀,复杂性显著增大;另一方面,空间数据库存在的大量空间数据及其相关的非空间数据中隐藏的许多重要的信息未得到充分利用,尤其对于网络舆情数据分析方面发展缓慢。新浪微博在我国拥有上千万的用户量,每天产生大量的用户信息,分析和挖掘新浪微博舆情数据具有很高的应用价值。本文针对目前研究新浪微博网络舆情较少的前提下,以面向“一带一路”的社交网络舆情空间语义关联分析为研究方向,利用新浪微博网络舆情数据,通过自然语言处理和空间分析等方法,主要完成了以下内容:(1)通过分析关于“一带一路”话题的新浪微博网络舆情数据,设定用于数据获取的关键词,并通过数据爬虫技术和新浪微博开放平台提供的数据接口两种方法获取到新浪微博网络舆情数据。(2)对获取得到的新浪微博网络舆情数据进行分析,设计网络舆情数据存储类型和数据组织形式,并使用MySQL网络数据库对数据进行存储,构建主键和数据库引擎,使数据的检索等操作更为便捷。(3)选择了合适的获取地理空间数据方法,包括博文文本自带的地址数据、IP地址解析等,通过百度地图地址解析API得到百度地图坐标系的经纬度坐标,并通过坐标系转换获取图块坐标。通过中文文本分词技术对博文文本进行分词处理,统计了博文热词词频,得出了高频热词,并通过分析新浪微博话题表现形式,结合高频热词总结出了热门话题。(4)构建文本语义相似度分类模型,实现了对未知博文文本自动分为对应的主题类别。通过构建语义树,计算了基于主题的语义关联度,得到了语义树各个节点之间的关联度,为信息检索提供了支持。对网络舆情进行了时空特征分析,总结了网络舆情按照时间和空间上的变化规律和分布状况。针对百度地图瓦片服务,实现了基于瓦片图块的空间语义聚类分析。(5)结合WebGIS相关技术,利用Vue、Laravel等开发框架,构建了基于B/S的面向“一带一路”的社交网络舆情空间语义关联分析可视化平台。
基于资源语义关联的企业知识库的设计与实现
这是一篇关于知识库,语义关联,知识融合,知识图谱的论文, 主要内容为在信息急速增长的时代,企业已经认识到知识作为无形的资产正发挥着极大的作用。知识作为一种宝贵的资源,不仅是对企业的某一部门或某个环节发挥作用,更是贯穿企业管理的全过程,包括新人入职培训、业务熟悉、课程学习、技术分享等。除了知识整合、共享流转,怎样高效快速地获取有价值的资源也愈发被关注,现有企业知识库虽然能将资源集中管理、提供检索功能,但是缺乏资源的语义抽取和语义关联。如果员工想学习当前知识点的相关资源,必须重新检索知识,就不能满足日常学习的个性化需求。本文设计并实现了以内部资源为主体,以知识图为引导的企业知识库系统。该系统增加了资源与关键词的语义关联,为员工提供了一个更好的资源整合、共享以及在线学习的平台。系统后端采用Spring Boot搭建,结合My Batis框架、Redis缓存、Elasticsearch搜索引擎、Neo4j图数据库等技术实现具体功能;前端使用VUE+Element-UI组件化开发,易于后期维护。文中首先介绍了项目的研究背景和意义,分析了国内知识库的发展现状;其次学习了系统中使用的相关技术,对项目进行可行性分析和需求分析,明确系统开发目标。之后在需求分析的基础上,为系统设计整体架构和功能模块,划分为六个模块,分别是基本信息管理、关键词管理、知识图管理、资源管理、知识图谱以及题库与在线考试,并详细阐述了每个模块的设计细节。在知识图谱模块中,对非结构化数据采用关键词提取的方式进行知识抽取,再结合My Sql中已有的结构化数据,通过合并规则连接实体进行知识融合,再将搭建的关键词与资源的关系模型存储到图数据库中。最后对系统设计测试用例,执行功能测试和非功能测试,结果均符合预期目标。本文实现了一个资源间有关联性的企业知识库,通过检索图数据库为用户提供根据关键词生成资源推荐列表的服务,从成千上万的资源中筛选出少量精确内容。在一定程度上不仅可以提高知识库内部的关联程度,而且还有效地提高了企业员工的学习效率,充分发挥平台的构建价值。
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