【摘 要】
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随着社会经济的飞速发展以及人们物质生活水平的改善,越来越多的人乘飞机出行。随之而来的是旅客的各种不文明行为,严重扰乱了民航秩序和安全。不文明旅客信息精准匹配和行为监控分析是民航研究的重要目标之一,通过对旅客记录文本中的信息进行实体识别、关系抽取,构建知识图谱,可以为民航不文明旅客用户画像提供标签,进而施行惩戒和服务限制。本文结合民航领域的特点,针对不文明旅客识别和分类的任务,对民航不文明旅客知识图
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随着社会经济的飞速发展以及人们物质生活水平的改善,越来越多的人乘飞机出行。随之而来的是旅客的各种不文明行为,严重扰乱了民航秩序和安全。不文明旅客信息精准匹配和行为监控分析是民航研究的重要目标之一,通过对旅客记录文本中的信息进行实体识别、关系抽取,构建知识图谱,可以为民航不文明旅客用户画像提供标签,进而施行惩戒和服务限制。本文结合民航领域的特点,针对不文明旅客识别和分类的任务,对民航不文明旅客知识图谱构建方法进行研究,主要做了以下几方面的工作:1)提出一种面向非结构化数据的实体识别方法（Tag+Bi-LSTM+CRF）。考虑到民航旅客文本记录一条语句中包含多个实体,实体出现在句子中的模式可能包含有用的语义信息,将命名实体识别任务中的字符BIOES标记嵌入与词嵌入、位置嵌入串联,结合双向长短时记忆网络和条件随机场,提出了一种用于实体识别的方法。实验结果显示,模型实体识别的准确率和F1值均高达96%以上,相较于基准模型有了较大提升。2)提出一种用于实体关系抽取的神经网络模型（R-BERT-CNN）,为建立知识图谱研究提供理论基础。该模型将实体级别的信息融入预训练语言模型,并采用卷积神经网络提取句子级别的语义信息,能够更好的捕捉句子和两个目标实体的语义。实验结果表明,在不依赖任何自然语言处理工具情况下,获得了89.51%的F1值,有效的提高了关系抽取的效率。3)构建民航不文明旅客知识图谱。分析民航数据,给出实体与关系的定义,从而构建领域概念层,从非结构化数据中,对知识进行抽取,并使用实体消歧方法实现知识融合,利用Neo4j图数据库对知识进行存储,构建民航不文明旅客知识图谱。
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