藏語(yǔ)實(shí)體關(guān)系抽取研究

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1、學(xué)校代碼１００５２：１１１８０Ｗ￥號(hào)：Ｓ５ａａａｕＢＭ＾密級(jí)：勸偉錟火聲ＭＩＮＺＵＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＣＨＩＮＡ碩士學(xué)位論文藏語(yǔ)賣體關(guān)糸抽取斫宄姓名：郭莉莉指導(dǎo)教師：孫媛副教授學(xué)院：信息工程學(xué)院專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)完成日期：２０１８．０５．１０學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明：所呈交的學(xué)位論文本人鄭重聲明，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行研宄工作所取得的研究成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本學(xué)位論文的研究成果不包含任何他人創(chuàng)作的、己公開(kāi)發(fā)表或者沒(méi)有公開(kāi)發(fā)表的作品的內(nèi)容。對(duì)本論文所

2、涉及的研宄工作做出貢獻(xiàn)的其他個(gè)人和集體，均己在文中以明確方式標(biāo)明。本學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽字：２０Ｉ》年ｆ月〖２曰學(xué)位論文使用授權(quán)書(shū)根據(jù)相關(guān)規(guī)定，我校的博士、碩士學(xué)位獲得者均須向中央民族大學(xué)提交本人的學(xué)位論文紙質(zhì)本及相應(yīng)電子版。本人完全了解并同意中央民族大學(xué)擁有在《著作權(quán)法》規(guī)定范圍內(nèi)的學(xué)位論文使用，：１學(xué)位獲得者必須按規(guī)定提交學(xué)位論文包括紙質(zhì)印刷本及電子版）權(quán)即（）；（２）為教學(xué)（和科研目的，學(xué)校可以將公開(kāi)的學(xué)位論文作為資料在圖書(shū)館等場(chǎng)所提供校內(nèi)師生閱讀等服務(wù)；（３）根據(jù)教育部有關(guān)

3、規(guī)定，中央民族大學(xué)向教育部指定單位提交公開(kāi)的學(xué)位論文；４學(xué)位論文作者授權(quán)學(xué)校向中國(guó)學(xué)術(shù)期刊光盤(pán)電子出版社提交規(guī)定范圍的學(xué)位論文及（）（）其電子版并收入相應(yīng)學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)其相關(guān)網(wǎng)站對(duì)外進(jìn)行信息服務(wù)。同時(shí)本人保留在其他媒體發(fā)表論文的權(quán)利。本人承諾，：本人的學(xué)位論文是在中央民族大學(xué)學(xué)習(xí)期間創(chuàng)作完成的作品并己通過(guò)一論文答辯，；提交的學(xué)位論文電子版與紙質(zhì)本論文的內(nèi)容致如因不同造成不良后果由本人自負(fù)。本人同意遵守上述規(guī)定。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書(shū)，本論文：□不保密，□保密期限至年月止）學(xué)位論文作者暨授權(quán)人簽字：ｇ

4、ｇ２０４年以曰〈月Ｉ摘要互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，使得研究熱點(diǎn)更多轉(zhuǎn)向Ｗｅｂ內(nèi)容結(jié)構(gòu)化分析［４］。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的研宄中，知識(shí)圖譜（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｍｐｈ）己經(jīng)變成了一個(gè)熱點(diǎn)。在信息檢索、問(wèn)答系統(tǒng)以及知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等研究中知識(shí)圖譜提供了完善的資源與支撐，但少數(shù)民族語(yǔ)言知識(shí)圖譜的構(gòu)建才剛剛起步，所有藏語(yǔ)信息以文本顯示為主。如果將藏語(yǔ)知識(shí)以結(jié)構(gòu)化形式表示，那么將會(huì)有利于藏語(yǔ)知識(shí)的結(jié)構(gòu)化分析和深度挖掘。所以藏語(yǔ)實(shí)體關(guān)系抽取成為需要一研宄的方向之。其中英、漢語(yǔ)言實(shí)體關(guān)系抽取有公開(kāi)的語(yǔ)料和很多研究方法，但是藏語(yǔ)在這方面的研

5、究還沒(méi)有公開(kāi)的語(yǔ)料，而且很多方法沒(méi)有使用到藏語(yǔ)實(shí)體關(guān)系抽取研宄中。所以本文針對(duì)藏語(yǔ)實(shí)體關(guān)系抽取進(jìn)行了研宄及分析，主要內(nèi)容如下：一１）本文提出了種基于模板和ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藏語(yǔ)實(shí)體關(guān)系抽取方法。我們選取實(shí)體位置特征、實(shí)體之間的距離特征、實(shí)體及周圍詞特征以及關(guān)鍵詞的特征來(lái)進(jìn)一步進(jìn)行向量化，其中實(shí)體及周圍詞詞匯特征和關(guān)鍵詞特征用一－ＴＦＩＤＦ值來(lái)表示。由于藏語(yǔ)的部分語(yǔ)料在句式上有定的相似性，本文提出將構(gòu)建的藏語(yǔ)模板融合到ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中。實(shí)驗(yàn)證明，Ｆ１值達(dá)到了７４．２９％，相比支持向量機(jī)方法提高了１．９７％。一２）本文提出了種通

6、過(guò)使用優(yōu)化詞向量的ＧＲＵ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行藏語(yǔ)實(shí)體關(guān)系抽取的方法。在模型的訓(xùn)練中我們加入了優(yōu)化的詞向量，在傳統(tǒng)的詞向量模型中結(jié)合藏語(yǔ)音節(jié)向量、音節(jié)位置向量、詞性向量等特征對(duì)詞ＩＩ一向量進(jìn)步優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)證明使用，并且選取了藏語(yǔ)詞匯特征和藏語(yǔ)句子特征優(yōu)化詞向量，Ｆ１值達(dá)到了７８．４３％。３）在優(yōu)化詞向量的ＧＲＵ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上引入了的Ａｔｅｎｔｉｏｎ機(jī)制一，Ａｔｅｎｔｉｏｎ機(jī)制影響關(guān)鍵詞的權(quán)重來(lái)突出關(guān)鍵詞和優(yōu)化特征提取進(jìn)步提高效果。用該模型在藏語(yǔ)實(shí)體關(guān)系抽取任務(wù)上對(duì)其做出評(píng)估實(shí)驗(yàn)。通過(guò)與其他模型做比較ｎ．４６％。，表明該

7、模型是有效的，值最終達(dá)到了８１關(guān)鍵詞：實(shí)體關(guān)系抽?。唬拢猩窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)；詞向量；注意力機(jī)制；ＧＲＵ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ＩＩＩＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｅｘｌｏｓｉｖｅｒｏｗｔｈｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｄａｔａｈａｓｔｕｒｎｅｄｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｔｓｏｔｓｉｎｔｏＷｅｂｐｇｐｃｏｎｔｅｎｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎａｌｓｉｓ．Ｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｎａｔｕｒａｌｌａｎｕａｅｒｏｃｅｓｓｉｎｆｉｅｌｄｙｇｇｐｇ，ｔｈｅＫｎｏｗｌｅｄｅＧｒａｐｈｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｔｏｐｉｃ．Ｉｎｔｈｅｒｅｓｅａ

8、ｒｃｈｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ