6个研究背景和意义示例,教你写计算机关系识别论文

今天分享的是关于关系识别的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到关系识别等主题,本文能够帮助到你

多模态课程知识图谱构建与应用研究

这是一篇关于多模态,课程知识图谱,实体识别,关系识别,文本匹配的论文, 主要内容为多随着人工智能的快速发展以及人们对于教育的重视,创新教学方式受到越来越多的关注。大学课堂中,教师的教学方式不再是传统黑板板书,而是转变为包含文本、课件、视频、语音等多种形式的多媒体教学。然而,课程知识的大体框架在课本中主要以目录章节的形式展现,而章节中包含的细小知识点以及各知识点之间的关系却不能一目了然,不利于学生的学习。因此,如何对多种形式的课程资源进行有效的自动整合以及对知识进行更好的组织呈现成为具有重要意义的研究课题。面对以上问题,知识图谱提供了有效的解决方法。本文以大学计算机专业数据结构课程为例,整合不同来源不同结构的数据,提炼出数据中包含的实体及实体间语义关系,构建多模态课程知识图谱,提供一个基于知识图谱的课程多模态检索平台。一方面将知识点以直观清晰的知识图谱形式展现出来,有利于对知识的掌握。另一方面,本文构建的多模态课程知识图谱使得文本和语音模态课程资源之间相互补充,实现多模态资源整合以及课程更底层的知识点的学习路径检索,帮助学生高效学习。本文主要的研究内容及贡献有:1.本文定义了多模态课程知识图谱的数据模式,即实体类型及实体之间关系的定义。将知识点实体定义为结构、算法、相关术语三类,并将语音也定义为一类实体,并在实体之间定义了六种语义关系。2.本文采用融合双向长短期记忆网络和卷积神经网络的命名实体识别模型,将文本的局部信息和全局信息进行结合,采用条件随机场算法对特征序列进行标注,并结合了领域词典,通过对比实验证明该模型F1值有所提高,具有较好的命名实体识别效果。3.在关系分类工作中,本文将词法和句法特征向量结合,作为分类器模型输入,采用基于注意力的双向长短期记忆网络处理关系分类任务。通过与其他模型对比,证明该模型表现最佳,并对提升模型效果的注意力进行了可视化分析。4.本文提出了一个多模态实体链接方法,主要解决知识图谱中的多模态问题。首先通过语音识别技术将老师讲课语音识别成文本,其次通过文本匹配实现语音与知识点实体的匹配链接,并将二者间关系定义为关联,从而完成多模态实体链接工作。实验结果表明,本文的命名实体识别算法和关系分类算法具有较好的效果,可以使得构建的知识图谱具有较高的质量。本文最终基于Neo4j图数据库存储知识,构建出完整的多模态课程知识图谱。为了探究本文构建的多模态课程知识图谱具有很好的应用价值,本文搭建了基于知识图谱的课程多模态检索平台,提供基于知识点的多模态搜索案例,引导学生通过知识间关系进行学习。同时能够提供老师对特定知识点的课堂讲解语音,充分调动学生多种感官,提高学生的学习效果。

基于学术文献的糖尿病知识图谱构建研究

这是一篇关于知识图谱,命名实体识别,关系识别,图数据库的论文, 主要内容为近年来,糖尿病患病率呈直线上升,我国已经成为糖尿病患者最多的国家,随着糖尿病人数的持续增长,未来会有更多糖尿病患者,糖尿病正逐渐侵蚀国民身心健康。但糖尿病属于长期的慢性的疾病,尤其是糖尿病能引起大血管,微血管受损,并危及神经,眼睛,足等,引起一系列诸如视网膜病变,糖尿病足,糖尿病肾病等并发症,这些并发症严重威胁着患者的身体健康,影响患者的生活质量。更令人担忧的是,糖尿病属于终身代谢性疾病,只能控制,无法彻底治疗,这更进一步加重了糖尿病患者的经济和精神负担。随着糖尿病患者的持续增加,越来越多的科研人员投身其中,有关糖尿病研究的科学文献等呈现逐年上升趋势,然而遗憾的是,科研文献以文本形式存储,非结构化的数据很难被快速有效的利用!为了解决这个问题,本文提出通过对糖尿病类文献做知识抽取,从中提取实体和关系,构建知识图谱的方式,把文献中的关键内容提取出来,一方面能丰富糖尿病治疗和预防的知识库,另一方面也能通过实际行动让更多医疗文献真正发挥作用价值。本文主要研究内容分三个部分:首先,本文针对知识图谱的构建理论进行总体阐述,在构建过程中,针对知识抽取,知识融合,知识加工和知识存储的每个步骤都详细指出需要用到的技术,以及这些技术的目的和作用,详细讲解了知识抽取过程中的命名实体识别和关系抽取中的几种方案,最后针对知识存储过程中不同数据库的选择进行多方面的对比,为后续章节的进一步展开奠定基础。其次,在糖尿病实体识别章节中,详细介绍了本文所使用的糖尿病数据集包含的16种实体和15种关系类型,在数据预处理环节,针对非结构化文本的清洗和标注、模型的评价标准给予了详细的解释,最后通过实验方式呈现BILSTM+CRF模型在糖尿病数据集上的训练成果,并通过多种模型对比和总结,得出该模型在本数据集上效果最优的结论。最后,在糖尿病关系识别章节中,通过增加ATTENTION机制,以及构建多项特征工程,并通过十折交叉验证训练数据集,BILSTM+ATTENTION+CRF组合模型取得了不错的成绩,为了验证模型选择和特征工程选择的优劣,实验采用增补模型以及特征工程的方式进行纵向对比分析,结果显示,经过组合的特征工程和模型表现最好。在章节最后通过Neo4j图数据库对糖尿病关系和实体建模,构建糖尿病知识图谱,图数据库的存储和查询为后续糖尿病知识图谱的应用提供了数据基础。

基于知识图谱的汽车领域问答系统研究与应用

这是一篇关于知识图谱,问答系统,深度学习,实体识别,关系识别的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,现代社会产生的信息量呈指数级增长,如何快速有效的从海量信息中挖掘有效信息成为了目前的重点研究课题。知识图谱技术的出现很大程度上解决了这个问题,知识图谱能够将数据之间的信息进行结构化展示,揭示信息之间存在的关系。知识图谱凭借其强大的信息构建能力,得到了众多行业的青睐。随着自然语言处理技术的发展,知识图谱已经被应用于多个领域,包括智能问答,推荐系统等。随着生活水平的提高,人们在线咨询汽车信息的需求呈指数级增长,人工客服的工作量大大增加。为了解决这一问题,本文构建了基于汽车领域知识图谱的问答系统,主要工作如下:首先,利用Python语言,结合Beautifulsoup+Requests+Selenium技术,爬取汽车行业门户网站的相关数据信息,经过脚本程序和人工的清洗处理,构建汽车领域知识图谱;然后,针对中文表达特点和汽车领域实体命名规则,提出了问答系统中的BBA-CRF(BERT(wwm)+Bi LSTM+Attention+CRF)算法模型来实现知识图谱中的实体识别;并且,提出了B-CNN(BERT(wwm)+CNN)算法模型实现了汽车领域知识图谱中海量关系的识别和提取;最后,依据MVC三层架构搭建了汽车领域的问答系统,并进行了仿真测试,证明了本文系统可以准确的回答用户与汽车相关的问题。