【摘 要】
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近年来,人们对信息服务的要求由简单的信息获取转变为知识获取,知识图谱的快速发展为此提供了诸多便利。但通用知识图谱在应用于特定领域时缺乏专业性,旅游领域也不例外,实现旅游服务需要专业的旅游领域知识图谱作为基础。而要构建领域知识图谱,最基本的任务就是领域知识的抽取。由于旅游领域的知识实体关系大多数以非结构化文本的形式存在,使得其获取过程变得非常困难;而在构建好领域知识图谱接下来的研究中,如何有效结合知
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近年来,人们对信息服务的要求由简单的信息获取转变为知识获取,知识图谱的快速发展为此提供了诸多便利。但通用知识图谱在应用于特定领域时缺乏专业性,旅游领域也不例外,实现旅游服务需要专业的旅游领域知识图谱作为基础。而要构建领域知识图谱,最基本的任务就是领域知识的抽取。由于旅游领域的知识实体关系大多数以非结构化文本的形式存在,使得其获取过程变得非常困难;而在构建好领域知识图谱接下来的研究中,如何有效结合知识图谱进行可解释性的推荐也是目前的热点问题。因此本文主要针对旅游领域非结构化文本的知识抽取和基于知识图谱的可解释性推荐这两个方面的存在的如下问题进行研究:首先,在中文旅游领域知识抽取命名实体识别的任务上,目前主流模型无法有效解决歧义及词语嵌套问题,且由于训练数据集的制约,无法对旅游领域中诸如时间、事物等实体进行识别;其次,在中文旅游领域知识抽取中实体关系抽取(分类)的任务中,目前加入注意力机制(Attention)的卷积神经网络模型无法有效考虑实体对所在位置及所在语句上下文的局部信息,且同样受制于中文实体关系抽语料库的缺失,导致训练出的模型实体关系抽取(分类)不够准确;最后,当前在知识图谱可解释性Top-N推荐任务中表现最优异的KPRN模型训练时间成本较大。从以上问题出发本文提出了如下研究内容:(1)命名实体识别任务中使用谷歌预训练模型Bert来代替word2vec进行词嵌入,并构建Bert-BiLSTM-CRF的组合模型实现领域文本知识实体抽取工作,构建包含了五类旅游领域实体的BIO标注集对模型进行训练;(2)提出中文旅游关系抽取模型Transformer-PCNN,其中Transformer的自注意力机制对网络模型进行深化,分段池化的PCNN可以有效提取语句局部特征,可有效解决上述问题;构建中文旅游关系抽取语料库将其用于模型的训练;(3)使用GRU代替KPRN模型中的LSTM层,利用GRU计算单元比LSTM少一个门控单元所带来的参数减少的特点来提升模型训练效率;所有研究内容通过实验结果表明:基于Bert-BiLSTM-CRF的命名实体识别方法的准确率在时间地点等重要实方面得到了提升;基于Transformer-PCNN的旅游领域实体关系抽取方法相比现有方法在部分类型准确率方面取得了一定的进步;而基于改进KPRN模型的模型在训练效率方面也得到了进一步提升。
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