基于知识图谱的军事信息系统设计与实现
这是一篇关于军事知识图谱,深度学习,知识抽取,实体推荐,自然语言处理的论文, 主要内容为在互联网和大数据快速发展的当今,如何对互联网上的信息进行有效地挖掘和使用是目前研究的主要方向,而知识图谱技术就是一种可以有效地从大量零散的文字中提取出结构化知识的方法,并且能够挖掘信息间的关联性,有利于满足领域信息系统的需求,具有十分广泛的应用前景。本文基于知识图谱实现了以军事领域为核心的信息系统,具体工作内容如下:1、提出了基于军事领域知识图谱的构建方案。针对军事领域缺乏公开数据集等问题,本文对军事领域知识图谱的构建技术进行了深入的研究,在此基础上给出了军事领域知识图谱构建的总体设计方案。通过爬虫技术和基于深度学习的知识抽取技术,从互联网中获取了结构化、半结构化、非结构化数据,根据军事相关知识进行本体层设计,利用Neo4j技术完成了数据的存储,并完成了军事领域知识图谱的搭建。2、研究了针对军事领域信息的知识抽取算法和知识表示模型。本文采用BERT+CRF抽取模型用于知识抽取,有效解决了军事数据不完整、专业名词较多、实体关系重叠等问题。同时针对军事信息三元组的特点,对TransE翻译模型进行训练和改进,学习图谱中实体的语义信息、实体与实体间的关系信息,并对其进行向量化表示,通过计算实体之间的相似性,实现对实体的推荐。3、设计并实现了基于知识图谱的军事领域信息系统。在已构建的军事领域知识图谱的基础上,搭建出系统的各个功能模块,包括图谱可视化、实体查询、图谱维护、关系抽取、实体推荐等功能,最后对系统进行了测试工作,验证了系统功能的可行性。总体而言,本文提出了军事领域知识图谱的构建方案,以及针对军事信息的知识抽取和知识表示算法,实现了系统的搭建和系统功能的开发,在系统中为用户提供了多种信息获取功能,提升了用户体验。
基于知识图谱的军事信息系统设计与实现
这是一篇关于军事知识图谱,深度学习,知识抽取,实体推荐,自然语言处理的论文, 主要内容为在互联网和大数据快速发展的当今,如何对互联网上的信息进行有效地挖掘和使用是目前研究的主要方向,而知识图谱技术就是一种可以有效地从大量零散的文字中提取出结构化知识的方法,并且能够挖掘信息间的关联性,有利于满足领域信息系统的需求,具有十分广泛的应用前景。本文基于知识图谱实现了以军事领域为核心的信息系统,具体工作内容如下:1、提出了基于军事领域知识图谱的构建方案。针对军事领域缺乏公开数据集等问题,本文对军事领域知识图谱的构建技术进行了深入的研究,在此基础上给出了军事领域知识图谱构建的总体设计方案。通过爬虫技术和基于深度学习的知识抽取技术,从互联网中获取了结构化、半结构化、非结构化数据,根据军事相关知识进行本体层设计,利用Neo4j技术完成了数据的存储,并完成了军事领域知识图谱的搭建。2、研究了针对军事领域信息的知识抽取算法和知识表示模型。本文采用BERT+CRF抽取模型用于知识抽取,有效解决了军事数据不完整、专业名词较多、实体关系重叠等问题。同时针对军事信息三元组的特点,对TransE翻译模型进行训练和改进,学习图谱中实体的语义信息、实体与实体间的关系信息,并对其进行向量化表示,通过计算实体之间的相似性,实现对实体的推荐。3、设计并实现了基于知识图谱的军事领域信息系统。在已构建的军事领域知识图谱的基础上,搭建出系统的各个功能模块,包括图谱可视化、实体查询、图谱维护、关系抽取、实体推荐等功能,最后对系统进行了测试工作,验证了系统功能的可行性。总体而言,本文提出了军事领域知识图谱的构建方案,以及针对军事信息的知识抽取和知识表示算法,实现了系统的搭建和系统功能的开发,在系统中为用户提供了多种信息获取功能,提升了用户体验。
基于知识图谱的军事信息系统设计与实现
这是一篇关于军事知识图谱,深度学习,知识抽取,实体推荐,自然语言处理的论文, 主要内容为在互联网和大数据快速发展的当今,如何对互联网上的信息进行有效地挖掘和使用是目前研究的主要方向,而知识图谱技术就是一种可以有效地从大量零散的文字中提取出结构化知识的方法,并且能够挖掘信息间的关联性,有利于满足领域信息系统的需求,具有十分广泛的应用前景。本文基于知识图谱实现了以军事领域为核心的信息系统,具体工作内容如下:1、提出了基于军事领域知识图谱的构建方案。针对军事领域缺乏公开数据集等问题,本文对军事领域知识图谱的构建技术进行了深入的研究,在此基础上给出了军事领域知识图谱构建的总体设计方案。通过爬虫技术和基于深度学习的知识抽取技术,从互联网中获取了结构化、半结构化、非结构化数据,根据军事相关知识进行本体层设计,利用Neo4j技术完成了数据的存储,并完成了军事领域知识图谱的搭建。2、研究了针对军事领域信息的知识抽取算法和知识表示模型。本文采用BERT+CRF抽取模型用于知识抽取,有效解决了军事数据不完整、专业名词较多、实体关系重叠等问题。同时针对军事信息三元组的特点,对TransE翻译模型进行训练和改进,学习图谱中实体的语义信息、实体与实体间的关系信息,并对其进行向量化表示,通过计算实体之间的相似性,实现对实体的推荐。3、设计并实现了基于知识图谱的军事领域信息系统。在已构建的军事领域知识图谱的基础上,搭建出系统的各个功能模块,包括图谱可视化、实体查询、图谱维护、关系抽取、实体推荐等功能,最后对系统进行了测试工作,验证了系统功能的可行性。总体而言,本文提出了军事领域知识图谱的构建方案,以及针对军事信息的知识抽取和知识表示算法,实现了系统的搭建和系统功能的开发,在系统中为用户提供了多种信息获取功能,提升了用户体验。
基于知识图谱的军事信息系统设计与实现
这是一篇关于军事知识图谱,深度学习,知识抽取,实体推荐,自然语言处理的论文, 主要内容为在互联网和大数据快速发展的当今,如何对互联网上的信息进行有效地挖掘和使用是目前研究的主要方向,而知识图谱技术就是一种可以有效地从大量零散的文字中提取出结构化知识的方法,并且能够挖掘信息间的关联性,有利于满足领域信息系统的需求,具有十分广泛的应用前景。本文基于知识图谱实现了以军事领域为核心的信息系统,具体工作内容如下:1、提出了基于军事领域知识图谱的构建方案。针对军事领域缺乏公开数据集等问题,本文对军事领域知识图谱的构建技术进行了深入的研究,在此基础上给出了军事领域知识图谱构建的总体设计方案。通过爬虫技术和基于深度学习的知识抽取技术,从互联网中获取了结构化、半结构化、非结构化数据,根据军事相关知识进行本体层设计,利用Neo4j技术完成了数据的存储,并完成了军事领域知识图谱的搭建。2、研究了针对军事领域信息的知识抽取算法和知识表示模型。本文采用BERT+CRF抽取模型用于知识抽取,有效解决了军事数据不完整、专业名词较多、实体关系重叠等问题。同时针对军事信息三元组的特点,对TransE翻译模型进行训练和改进,学习图谱中实体的语义信息、实体与实体间的关系信息,并对其进行向量化表示,通过计算实体之间的相似性,实现对实体的推荐。3、设计并实现了基于知识图谱的军事领域信息系统。在已构建的军事领域知识图谱的基础上,搭建出系统的各个功能模块,包括图谱可视化、实体查询、图谱维护、关系抽取、实体推荐等功能,最后对系统进行了测试工作,验证了系统功能的可行性。总体而言,本文提出了军事领域知识图谱的构建方案,以及针对军事信息的知识抽取和知识表示算法,实现了系统的搭建和系统功能的开发,在系统中为用户提供了多种信息获取功能,提升了用户体验。
基于知识图谱的中医药知识服务平台
这是一篇关于知识图谱,中医药知识服务平台,实体推荐,知识问答的论文, 主要内容为近年来,随着中医药的传承、创新与发展,越来越多的人在中医药领域寻医问药。目前,使用传统搜索引擎获取中医药知识的方法具有效率低、信息杂等缺陷,而知识图谱能够将中医药实体进行有效关联,因此构建一个基于知识图谱的中医药知识服务平台具有重要意义。首先,本文从多源头获取中医药实体数据,包括中国药都——江西省樟树市中医药管理局提供的权威数据、中医世家网站和百度百科等,经过数据预处理和整合,构建了一个中医药知识图谱。在此基础上,构建了基于知识图谱的中医药推荐模型和问答模型。其中,推荐模型是在涟漪网络算法的基础上进行改进的,改进后的模型将用户历史交互实体作为种子节点在知识图谱上进行偏好传播时,会考虑涟漪集中的候选项目,以发现用户可能感兴趣的实体项目集并推荐给用户;问答模型首先对问句进行实体识别,再利用TF-IDF和朴素贝叶斯算法进行问句意图分类,最后由图数据库查询语句生成答案。通过在自建数据集和测试集上进行实验验证,推荐模型的AUC和ACC值分别达到80.25%和72.62%,问答模型的AUC、ACC和F1值分别达到81.42%、86.82%和84.04%。最后,基于构建的中医药知识图谱,设计并实现了中医药知识服务平台。该平台主要功能包括中医药信息检索、实体推荐、知识问答和后台管理。测试结果表明,该平台可以为专业人员和普通大众提供丰富且准确的中医药知识,符合中医药数字化、智能化发展方向,具有较高的实用价值。
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