章回体小说主题与人物关系的多维可视分析
这是一篇关于主题提取,人物关系,多维分析,交互式可视化的论文, 主要内容为章回体小说作为一种文学形式,包含复杂的故事情节、人物关系等信息。为了深入理解其内涵和价值,需要从多个维度进行探究,但传统研究方法存在技术限制和高昂的成本。借助可视分析,可以帮助研究者深入分析其结构和内容。由于现有可视分析方法无法全面地探索其非结构化数据。因此,将从以下几个方面进行研究。首先,使用Python中的urllib模块对章回体小说文本数据进行爬取,运用Jieba分词和停用词词典对文本进行数据清洗。采用CRF方法提取章回体小说文本中的人名、时间、地名等标识,并与中国地理信息系统数据库CHGIS中地理空间数据、CN-DBPedia百科中人物关系、故事背景数据相结合,经过过滤后,得到共计5000条包含章回体小说人物、地点、事件等信息的多维章回体小说数据集。其次,针对Text Rank算法忽略主题隐含变量的问题,提出结合LDA与Text Rank的主题提取算法,将LDA计算所得主题词权重作为主题影响因子,初始化Text Rank算法中各顶点的权重数值,解决Text Rank算法在主题信息抽取时的不足,提高主题提取的准确率;设计实验评估参数对比LDA、Text Rank、以及提出的融合算法,验证融合算法的有效性。再次,针对章回体小说中复杂的人物关系,提出一种基于改进的Node2vec算法和层次聚类的人物关系分析方法。考虑到人物重要性对人物关系的影响,在Node2vec算法中加入权重因子,提高人物关系区分的准确性。为了直观地呈现该方法的有效性,针对gephi的人物复杂关系展示不清晰问题,结合K-means和层次聚类,优化关系图谱聚类效果。最后,以金庸章回体小说分析为研究对象设计多维可视分析方法,从主题情节、故事环境、章回体小说人物对源文本进行分析,设计人物聚类视图、人物统计视图、主题时序视图、叙事视图、知识图谱视图等可视分析方法对数据集和实验结果分布进行多维度展示,同时结合交互技术,实现多视图协同的可视分析效果。为了验证方法的可行性与高效性,设计案例分析以及用户反馈,根据用户反馈对现有方法进行完善,并对未来工作进行展望。
章回体小说主题与人物关系的多维可视分析
这是一篇关于主题提取,人物关系,多维分析,交互式可视化的论文, 主要内容为章回体小说作为一种文学形式,包含复杂的故事情节、人物关系等信息。为了深入理解其内涵和价值,需要从多个维度进行探究,但传统研究方法存在技术限制和高昂的成本。借助可视分析,可以帮助研究者深入分析其结构和内容。由于现有可视分析方法无法全面地探索其非结构化数据。因此,将从以下几个方面进行研究。首先,使用Python中的urllib模块对章回体小说文本数据进行爬取,运用Jieba分词和停用词词典对文本进行数据清洗。采用CRF方法提取章回体小说文本中的人名、时间、地名等标识,并与中国地理信息系统数据库CHGIS中地理空间数据、CN-DBPedia百科中人物关系、故事背景数据相结合,经过过滤后,得到共计5000条包含章回体小说人物、地点、事件等信息的多维章回体小说数据集。其次,针对Text Rank算法忽略主题隐含变量的问题,提出结合LDA与Text Rank的主题提取算法,将LDA计算所得主题词权重作为主题影响因子,初始化Text Rank算法中各顶点的权重数值,解决Text Rank算法在主题信息抽取时的不足,提高主题提取的准确率;设计实验评估参数对比LDA、Text Rank、以及提出的融合算法,验证融合算法的有效性。再次,针对章回体小说中复杂的人物关系,提出一种基于改进的Node2vec算法和层次聚类的人物关系分析方法。考虑到人物重要性对人物关系的影响,在Node2vec算法中加入权重因子,提高人物关系区分的准确性。为了直观地呈现该方法的有效性,针对gephi的人物复杂关系展示不清晰问题,结合K-means和层次聚类,优化关系图谱聚类效果。最后,以金庸章回体小说分析为研究对象设计多维可视分析方法,从主题情节、故事环境、章回体小说人物对源文本进行分析,设计人物聚类视图、人物统计视图、主题时序视图、叙事视图、知识图谱视图等可视分析方法对数据集和实验结果分布进行多维度展示,同时结合交互技术,实现多视图协同的可视分析效果。为了验证方法的可行性与高效性,设计案例分析以及用户反馈,根据用户反馈对现有方法进行完善,并对未来工作进行展望。
基于知识图谱的人物关系推理方法研究
这是一篇关于人物关系,知识图谱,图数据库,规则推理的论文, 主要内容为人物关系是指人们之间的亲属和朋友等关系。人物关系网络中隐含着丰富的信息,是组织进行信用评估、舆情监测、精准营销等管理决策活动的重要依据。由于人物关系网络庞大且人物关系数据复杂多样,依赖人工手动分析人物关系网络是不可行的。因此,如何利用计算机实现人物关系的准确且高效推理,挖掘人物关系数据中的隐含信息、检测人物关系的不一致,是目前许多组织在管理决策过程中面临的一个实际问题。为此,本文基于知识图谱研究人物关系的推理方法。本文主要研究内容:(1)知识图谱构建及存储方法研究。综合分析当前已有的知识图谱/本体及其构建方法,包括各种国内外的通用知识图谱/行业知识图谱。详细分析知识图谱构建的自顶向下法和自底向上法的优缺点及其适用范围;详细比较分析知识图谱的关系型数据库、图数据库等存储方法的性能。(2)人物关系知识图谱构建方法研究。采用自顶向下的方法构建人物关系知识图谱,并结合本体推理规则及人物特征分析,自定义用于人物关系知识图谱推理的规则,为下一步人物关系推理提供逻辑基础。采用图数据库存储人物关系知识图谱,将人物关系数据存储由二维表结构转变为图结构。(3)人物关系知识图谱推理方法研究。基于自定义规则推理发现隐含人物关系,补全人物关系知识图谱;通过检测扩充后的人物关系知识图谱是否存在属性值异常或关系不一致,来修正原有人物关系数据或判断新增数据的正确性。实验结果表明该方法能够更快速有效地实现隐含关系发现及人物关系冲突检测。综上,本文研究基于知识图谱的人物关系推理方法,以支持组织实施基于人物关系的管理决策。实验表明:本文方法从人物属性值和人物关系两方面进行冲突检测,能够提高人物关系自动推理与数据异常检测的准确性;此外,采用图数据库存储知识图谱,采用图查询能够大幅提升人物关系数据的推理效率。本文研究适用于金融信贷、人口管理和社交网络等领域。
基于深度学习的中文人物关系抽取模型研究与应用
这是一篇关于中文语料,人物关系,抽取,预训练,BERT的论文, 主要内容为实体关系抽取是自然语言处理领域的一个重要下游任务,其中人物之间的关系抽取任务是实体关系抽取中的典型任务。对语料中的人物关系进行识别和抽取,可以为构建人物社会关系网、生成用户画像以及搭建专家推荐系统提供帮助和支持。针对中文语料人物关系抽取这一课题,本文在分析了人物关系抽取的研究背景、研究现状以及相关技术之后,从标注数据集预处理,再到使用深度学习网络模型完成了中文语料人物关系抽取任务,最后搭建了一个人物关系知识图谱原型系统,期间主要开展了以下两个方面的工作:首先,本课题在大规模的中文语料人物关系抽取标注数据匮乏的情况下,在小规模标注数据集(数据量大约为30000条)上取得了良好的人物关系抽取效果。本研究基于预训练双向语言模型BERT强大的语言表征能力和特征提取能力,提出了有监督的流水线关系抽取模型。为得出最佳的模型组合以及说明模型的优越性,本研究设计了三组对比试验,实验一对比Bi LSTM和Bi GRU在捕获双向语义依赖上的表现,得出Bi GRU综合性能更优的结论;实验二对比带有不同头数的句子级的自注意力对模型性能的提升,得出带有12头注意力机制的模型的综合效果更佳的结论;实验三在实验一和实验二的基础上得出的最佳模型组合BERT＿Bi GRU＿ATT(12)＿FC,对比该模型与其他经典关系抽取方法在本研究数据集上的表现。实验表明本文提出的模型在F1值或其他指标上均优于其他经典模型,有力地验证了本研究所提出的抽取模型在中文语料人物关系抽取任务上的有效性。其次,根据本研究提出的关系抽取模型BERT＿Bi GRU＿ATT(12)＿FC,搭建了基于B/S架构的中文人物关系知识图谱原型系统。笔者在文中介绍了需求分析、系统设计、系统实现和系统测试,将学术研究付诸于实际应用。
基于深度学习的中文人物关系抽取模型研究与应用
这是一篇关于中文语料,人物关系,抽取,预训练,BERT的论文, 主要内容为实体关系抽取是自然语言处理领域的一个重要下游任务,其中人物之间的关系抽取任务是实体关系抽取中的典型任务。对语料中的人物关系进行识别和抽取,可以为构建人物社会关系网、生成用户画像以及搭建专家推荐系统提供帮助和支持。针对中文语料人物关系抽取这一课题,本文在分析了人物关系抽取的研究背景、研究现状以及相关技术之后,从标注数据集预处理,再到使用深度学习网络模型完成了中文语料人物关系抽取任务,最后搭建了一个人物关系知识图谱原型系统,期间主要开展了以下两个方面的工作:首先,本课题在大规模的中文语料人物关系抽取标注数据匮乏的情况下,在小规模标注数据集(数据量大约为30000条)上取得了良好的人物关系抽取效果。本研究基于预训练双向语言模型BERT强大的语言表征能力和特征提取能力,提出了有监督的流水线关系抽取模型。为得出最佳的模型组合以及说明模型的优越性,本研究设计了三组对比试验,实验一对比Bi LSTM和Bi GRU在捕获双向语义依赖上的表现,得出Bi GRU综合性能更优的结论;实验二对比带有不同头数的句子级的自注意力对模型性能的提升,得出带有12头注意力机制的模型的综合效果更佳的结论;实验三在实验一和实验二的基础上得出的最佳模型组合BERT＿Bi GRU＿ATT(12)＿FC,对比该模型与其他经典关系抽取方法在本研究数据集上的表现。实验表明本文提出的模型在F1值或其他指标上均优于其他经典模型,有力地验证了本研究所提出的抽取模型在中文语料人物关系抽取任务上的有效性。其次,根据本研究提出的关系抽取模型BERT＿Bi GRU＿ATT(12)＿FC,搭建了基于B/S架构的中文人物关系知识图谱原型系统。笔者在文中介绍了需求分析、系统设计、系统实现和系统测试,将学术研究付诸于实际应用。
章回体小说主题与人物关系的多维可视分析
这是一篇关于主题提取,人物关系,多维分析,交互式可视化的论文, 主要内容为章回体小说作为一种文学形式,包含复杂的故事情节、人物关系等信息。为了深入理解其内涵和价值,需要从多个维度进行探究,但传统研究方法存在技术限制和高昂的成本。借助可视分析,可以帮助研究者深入分析其结构和内容。由于现有可视分析方法无法全面地探索其非结构化数据。因此,将从以下几个方面进行研究。首先,使用Python中的urllib模块对章回体小说文本数据进行爬取,运用Jieba分词和停用词词典对文本进行数据清洗。采用CRF方法提取章回体小说文本中的人名、时间、地名等标识,并与中国地理信息系统数据库CHGIS中地理空间数据、CN-DBPedia百科中人物关系、故事背景数据相结合,经过过滤后,得到共计5000条包含章回体小说人物、地点、事件等信息的多维章回体小说数据集。其次,针对Text Rank算法忽略主题隐含变量的问题,提出结合LDA与Text Rank的主题提取算法,将LDA计算所得主题词权重作为主题影响因子,初始化Text Rank算法中各顶点的权重数值,解决Text Rank算法在主题信息抽取时的不足,提高主题提取的准确率;设计实验评估参数对比LDA、Text Rank、以及提出的融合算法,验证融合算法的有效性。再次,针对章回体小说中复杂的人物关系,提出一种基于改进的Node2vec算法和层次聚类的人物关系分析方法。考虑到人物重要性对人物关系的影响,在Node2vec算法中加入权重因子,提高人物关系区分的准确性。为了直观地呈现该方法的有效性,针对gephi的人物复杂关系展示不清晰问题,结合K-means和层次聚类,优化关系图谱聚类效果。最后,以金庸章回体小说分析为研究对象设计多维可视分析方法,从主题情节、故事环境、章回体小说人物对源文本进行分析,设计人物聚类视图、人物统计视图、主题时序视图、叙事视图、知识图谱视图等可视分析方法对数据集和实验结果分布进行多维度展示,同时结合交互技术,实现多视图协同的可视分析效果。为了验证方法的可行性与高效性,设计案例分析以及用户反馈,根据用户反馈对现有方法进行完善,并对未来工作进行展望。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码货栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/56166.html
