基于深度学习的热贡艺术知识图谱构建技术研究

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在重视和保护少数民族文化遗产的今天,人工智能和大数据的发展为我国少数民族文化遗产的传承和保护提供了有利条件。唐卡是一种具有藏族文化特色的绘画艺术形式,也叫热贡艺术,具有艺术价值、历史价值、美学价值等多种价值。由于唐卡资源种类多数量大和互联网上有关的唐卡数据的多源异构性,所以如何在繁杂的数据中对唐卡领域文献进行文本内的知识挖掘及对有关的唐卡知识进行搜索,并以可视化方式呈现唐卡知识之间关联关系,满足用户的快速查找唐卡知识的需求都是非常重要的。针对这些问题,通过对唐卡知识图谱建设的研究,实现唐卡数据的有效组织,为唐卡领域知识图谱建设提供基础支撑,促进智能问答、语义分割、语义搜索。本文在深入研究知识图谱的基础上,探讨了热贡艺术知识图谱的构建,并系统分析了领域知识图谱构建的相关理论及其技术,以唐卡领域知识图谱为研究对象,从命名实体的关键技术入手,继续探讨构建唐卡知识图谱的相关技术及相关方面的理论,力图使唐卡知识图谱以可视化形式呈现。本文的主要工作如下:首先,以热贡艺术领域的知识图谱平台为例,对热贡艺术知识中的实体表示进行识别、命名和抽取。主要工作流程:针对采集和收集到的唐卡数据,构造了有关唐卡的词典,然后针对该词典运用了前向最大匹配算法,构建完成了唐卡领域语料库,并能大幅度减少标注过程中的产生的人工成本。为后续基于热贡艺术属性描述文本的命名实体识别方法打下了基础,并在深度学习的基础上,提出了基于深度学习方法的BBC-T(BERT-BiLSTM-CRF in Tonka texts,BBC-T)模型命名实体识别方法。该模型可以有效地识别有关唐卡的制作工艺、工艺材质、绘画流派、唐卡的题材等实体,F1分数分别为99.97%、96.85%、91.158%、96.61%,高于隐马尔可夫模型(Hiden Markov Model,HMM)、条件随机场模型(Conditional Random Field,CRF)、双向长短期记忆-条件随机场模型(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)等模型的相应值,也为相关研究提供了参考。实验结果表明,所提模型对命名实体识别的综合效果得到有效提升,F1值均优于对比模型。此外,开发有效的、准确的唐卡命名实体识别系统,有助于构建唐卡领域的知识图谱。其次,根据唐卡文本的实际需求,采用了正向最大匹配算法对唐卡文本进行了分词,因为对唐卡文本分词的准确性会直接影响了紧随其后的唐卡文本中词性标注、词向量表示和唐卡文本分析的质量。然后,针对不同的唐卡数据组织形式,采取了不同的手段获取唐卡知识。在此基础上,为了实现唐卡数据的有效组织和表示,将唐卡知识图谱中的实体和关系训练为向量表示,并将其训练结果的向量表示保存为两个文本文件,并使用基于资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)三元组和属性图模型的唐卡领域知识图谱的知识结构和数据关联,以及唐卡领域数据资源化的统一建模、存储。最后,将构建完成的唐卡知识图谱进行了可视化。通过知识抽取和表示的三元组数据存储在Neo4j图数据库中进行可视化展示,组织了大量复杂和碎片化的数据,并利用节点、边缘和属性等数据的结构来管理唐卡领域的知识图谱。此外,我们可以使用Neo4j本身来定义和实现图形数据查询语言Cypher来查找唐卡某个特定方面的实体及其关系,并将后者形式化。这样,我们可以一目了然地看到,我们正在寻找有关唐卡某一方面的实体信息。
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