面向领域知识图谱的实体关系联合抽取

文本数据中的实体和关系抽取是领域知识图谱构建和更新的来源.针对金融科技领域中文本数据存在重叠关系、训练数据缺乏标注样本等问题,提出一种融合主动学习思想的实体关系联合抽取方法.首先,基于主动学习,以增量的方式筛选出富有信息量的样本作为训练数据;其次,采用面向主实体的标注策略将实体关系联合抽取问题转化为序列标注问题;最后,基于改进的BERT-BiGRU-CRF模型实现领域实体与关系的联合抽取,为知识图谱构建提供支撑技术,有助于金融从业者根据领域知识进行分析、投资、交易等操作,从而降低投资风险.针对金融领域文本数据进行实验测试,实验结果表明,本文所提出的方法有效,验证了该方法后续可用于金融知识图谱的构建.     

面向自主工业软件的知识提取和知识库构建方法

自主工业软件是支撑国内中小企业创新发展的核心力量之一。自主工业软件相关文本中蕴含着大量与制造业相关的知识，但是目前缺少相应的知识提取和知识库构建方法。该文提出一种基于神经网络和自然语言处理的知识提取模型，该模型包括文本表示、实体识别、关系抽取3个部分。基于知识图谱对提取的实体和关系进行建模，通过本体建模定义自主工业软件相关概念，利用图数据建模将本体模型中的概念映射到图数据中，提升了数据检索和建模能力，并将数据持久化存储到知识库中。应用结果表明：该方法可用于构建自主工业软件知识库，对整合制造业相关知识起到重要作用。     

基于实体对齐的知识图谱构建研究

知识图谱以图的形式描述概念、实体及它们之间的关系,通过建立唐诗、作者和地点等关系图谱,可以从古诗词数据中挖掘深层次的知识。获取互联网中的各种类型的唐诗相关的数据,包括各类百科数据和垂直网站等。利用自顶向下的方法,构建本体,定义领域概念,并自动的从多数据源中抽取出实体、关系及属性等信息进行填充。基于词向量进行实体对齐,判断不同来源的实体是否描述的是现实世界中的同一实体,从而扩充构建好的知识图谱。最后,通过Neo4j图数据库进行展示。     

基于BERT和双向RNN的中文林业知识图谱构建研究

为了融合碎片化林业文本数据,解决目前林业网络知识散乱、无序和关联性不强的问题,将深度学习与知识图谱相结合,提出一种基于改进BERT和双向RNN的模型用于林业实体识别和实体关系抽取。通过基于实体Mask的BERT词向量处理,自动提取出序列中与研究领域相关的词级和语义特征,将词向量输入命名实体识别模型和实体关系提取模型训练。在通用数据集上,实体关系抽取BERT-BiGRU-Attention模型效果更优,F1值提升1%,准确率在90%以上;实体识别BERT-BiLSTM-CRF模型各项指标比传统模型提高2%。在林业数据集上,模型准确率达到80%以上。表明基于BERT和双向RNN模型构建中文林业知识图谱是可行的。在此模型的基础上搭建中文林业知识图谱智能系统,可以优化林业信息管理方法,促进林业发展。     

基于网络数据的企业知识图谱可视化

知识图谱也被称为科学知识图谱,可以揭示复杂知识领域的动态发展规律.基于自然语言处理技术从海量Web数据中抽取命名实体及命名实体关系,从而构建企业知识图谱.设计并实现了一种基于知识图谱的可视化分析方法,在网络图中融入集合可视化,从全局和细节两个层次进行可视分析,构建了企业知识图谱可视化分析平台.通过案例分析表明,该可视化研究方法满足用户对相关数据的可视化分析.     

面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型

在构建中文基础教育知识图谱过程中,使用远程监督的方法能够有效解决训练语料匮乏的问题,同时使用神经网络模型能够提升构建过程中关系抽取的准确率.为了缓解远程监督中引入的错误标签带来的影响,模型通过双向门限循环单元(bidirectional gated recurrent unit)获取双向上下文中的语义信息,同时引入句子层注意力机制,动态降低噪声数据的权重.在基于中文信息技术教材教辅和百度百科的基础上构建的知识库上的关系抽取实验表明,引入句子层注意力机制能够促进模型的关系抽取效果,模型的准确率相比于中文主流关系抽取方法提高了4%～5%,能更好地应用于知识图谱的构建.     

基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法

面对相对复杂的互联网信息,知识图谱能够将其表达成更加便于理解的形式,通过可视化技术加以显示并提供有价值的参考.但伴随数据实体及实体关系的快速扩增,知识图谱的稀疏性和连通性不足等问题日趋凸显.提出一种基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法,并以泛娱乐领域相关数据为例,对该方法的有效性进行验证.构建基于泛娱乐知识特点的泛娱乐领域知识图谱,并在该知识图谱上进行验证实验.实验结果表明,提出的方法能够很好地推理出知识图谱中的隐含与遗漏路径,有效地实现知识图谱补全,从而发现具有丰富价值的隐含知识.     

一种融合实体关联性约束的表示学习方法

知识图谱的表示学习方法将实体和关系嵌入到低维连续空间中,从而挖掘出实体间的隐含联系.传统的表示学习方法多基于知识图谱的结构化信息,没有充分利用实体的描述文本信息.目前基于文本的表示学习方法多将文本向量化,忽略了文本中实体间的语义关联.针对上述缺点提出一种利用实体描述文本进行增强学习的方法,基于文本挖掘出关联性实体并对关联性进行分级,将关联性作为辅助约束融合到知识图谱的表示学习中.实验结果表明,该辅助约束能明显提升推理效果,优于传统的结构化学习模型以及基于深度学习的文本和结构的联合表示模型.      

全球通信光缆知识图谱构建及应用

利用知识工程相关方法和技术，构建了全球海底光缆知识图谱．知识图谱中，本体包含了8个实体类型、7个实体属性，实例层包含了1 949个实体、共计8 535个三元组．将所构建知识图谱与DBpedia、Geonames建立了2 378个链接，在此基础上，通过SPARQL查询，对海底光缆数据进行了分析．      

中文影视知识图谱构建研究

采用半自动化的方法构建中文影视知识图谱。以国内影视领域数据为研究对象,对豆瓣网、百度百科和时光网的数据进行本体对齐,使异构数据源语义描述一致。在知识融合方面,借鉴并优化了Similarity Flooding算法的核心思想,实验结果表明,实体匹配的准确率基本保持在85%以上。建立了中文影视知识图谱可视化平台,并提供开放性的数据访问和查询接口。     

叶轮进口边位置对自吸泵性能的影响分析

为研究自吸泵叶轮气液混合能力对自吸性能的影响,在叶轮原模型基础上,设计了叶片不同进口边位置的5种模型方案.采用VOF多相流模型对不同方案全流域进行三维定常数值计算,研究对自吸性能的影响规律.针对350WFB-1200-50型外混式无密封自吸泵,初始条件设定进水S型弯管中含一定体积的空气段,出口处设置含气率监测点.结果表明:针对中高比转速叶轮,进口边沿后盖板位置向出口前掠,使得叶轮进口边工作时对流体分时加载,可以有效提升叶轮的气液混合能力,从而缩短自吸泵的自吸时间;在一定前掠角度范围内改变进口边位置对自吸泵的扬程和效率影响不大,但是当叶片进口边向出口位置前掠超过一定范围时,会导致自吸泵扬程明显下降;当叶轮进口边前掠10°时,额定工况下自吸时间缩短25％,自吸性能明显得到提高.     

由对诗人的重估到对新诗史的重构--从《诗刊》看五四以来的新诗传统在五、六十年代的命运

作为二十世纪五六十年代国内最权威的诗歌刊物《,诗刊》无疑代表了当时的文学潮流,并引领着文学的走向。研究自1957年1月到1965年停刊的《诗刊》,可以清晰地把握当时的诗坛动态和文学环境,不失为五六十年代中国文学的一份生动史料。本文着重考察的是《诗刊》如何以对“五四”以来新诗人的重估和对新诗史的重构,完成了新诗在五六十年代的历史叙述。     

技术异化的生成

从技术的复杂性和局限性、技术的不恰当使用、自然的不可预见性、技术理性的沙文主义式扩展及社会文化等几个方面探讨了技术异化产生的根源。     

湿度传感器稳定性的误差来源分析

阐述了湿度传感器稳定性的误差,指出影响湿度传感器稳定性的误差有线性误差、温度影响误差、湿滞误差以及校验标准误差等.     

对图书馆读者满意度问题的思考

分析了图书馆读者满意度的含义及衡量要素,论述了图书馆调查读者满意度的目的及方式,提出了图书馆提升读者满意度的策略。     

迎接知识经济的挑战 加强高校图书馆建设

在知识经济的背景下,图书馆的工作职能将发生显著变革,知识经济时代图书馆将面临新的机遇与挑战。图书馆要适应知识经济的需要,就必须加强自身建设,提高人才素质是决定性因素;网络建设是必由之路;现代化的科学管理是关键环节。     

业务外包对图书馆可持续发展的影响

介绍了目前图书馆业务外包的外延和内涵,论述了业务外包之后的图书馆办馆效益,分析了业务外包带来的问题,对业务外包后的图书馆事业可持续发展进行了思考。     

关于汉族民歌体裁的分类问题

目前,汉族民歌体裁的分类存在着多种分类依据并存的现象,如果长期达不到共识,民歌体裁的分类研究就名存实亡。因此,必须对民歌音乐上的种种特征进行不同角度归纳和整理。汉族民歌在音乐形态上有共性,那么,体裁的划分依据应以音乐形态特征为主,应划分开质与量的区别,能分离质的不同而包容量的差异,将民间文化不断丰富、发展、生生不息的因素考虑在其中,形成一个能概括汉族各地民歌体裁类型的分类方法和标准。     

关于中小企业信息化建设问题的再思考

阐述了中小企业内部存在的阻碍信息化建设的不利因素，介绍了企业信息化的3个阶段以及中小企业信息化实施的一般步骤，提出了中小企业应关注的信息化的几个问题以及中小企业实施信息化的一般策略，指出中小企业提高企业管理水平和决策水平的行之有效的方法是循序渐进地推进信息化的建设。     

师范生数学应用能力的培养

培养学生的数学应用能力比单纯掌握数学知识更重要,是因为师范生走上工作岗位后要将自己的知识传授给他的学生.要进行知识的再创造,就应鼓励学生大胆猜测,鼓励学生质疑问难,让他们掌握知识的发生过程及来龙去脉,从而培养其运用数学的意识.