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名人专题数据平台知识图谱构建方法研究与应用

名人专题数据平台知识图谱构建方法研究与应用

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作者：杨普全东华大学

学位级别：硕士

21世纪以来,依托新一代信息技术与已有馆藏资源,建立具有区域文化特色的名人专题数据平台,已成为数字化人文建设的重要任务之一。名人专题数据平台是通过收集、整理、开发和利用具有公众效应的名人资料,进而推动地方经济发展、宣传特色... 详细信息

21世纪以来,依托新一代信息技术与已有馆藏资源,建立具有区域文化特色的名人专题数据平台,已成为数字化人文建设的重要任务之一。名人专题数据平台是通过收集、整理、开发和利用具有公众效应的名人资料,进而推动地方经济发展、宣传特色区域文化所打造的特色馆藏资源数字化平台。由于传统的名人数据资料大多是以分散独立的非结构化的形式存在,例如,文献与文献之间、文献与事迹之间、事迹与事迹之间、事迹与地点、人物、日期之间等。因此,存在着无法便捷、有效、准确获取二者相互关系,难以构建内部联系紧密、整体性强的名人专题数据平台的问题。针对上述问题,本文通过研究中文命名实体识别任务与知识图谱构建方法,更有效地识别了名人文献中的命名实体,完成了名人专题知识图谱的构建,并应用图谱实现了文献、事迹、地点、人物、日期等之间具有紧密联系的陈毅专题数据平台。本文的研究工作如下:（1）设计并提出了基于BILSTM和多头注意力机制的特征增强模块,解决了基于字符进行模型训练方法中存在的无法将句子整体特征或字的邻域特征融入字向量的问题,增强了模型的特征提取能力;提出将对抗训练作为模型的正则化方法,解决了自建数据集样本不完善的情形下模型泛化能力差的问题,增强了模型的抗干扰能力。实验结果表明,模型在加入对抗训练与特征增强模块后,F1值、召回率、精确率都得到提高。（2）设计并提出了基于依存句法分析与中文命名实体识别模型相结合的三元组抽取模型DSTE。DSTE模型实现了在使用训练后的中文命名实体识别模型和根据句式结构不同设计的8种三元组抽取模式的情形下,完成三元组的抽取。解决了名人文献文本中描述性实体和关系抽取难以用预定义数据集来限定的问题。实验结果表明,模型DSTE在陈毅事件库数据集上的f1-score可以达到78%,能有效为陈毅专题数据平台提供数据服务。（3）设计并实现了知识图谱构建系统和陈毅专题数据平台。知识图谱构建系统负责为开发人员提供本文到结构化数据的服务,包括语法分析、图谱展示、三元组抽取、文本上传等功能模块,实现了知识图谱的构建。陈毅专题数据平台负责为用户提供多样化的陈毅元帅数据服务,包括生平列表、事件树、可视化地图等功能模块,完成了陈毅特色馆藏资源信息的整合。

关键词：中文命名实体识别依存句法分析知识图谱构建名人专题数据平台

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