面向开放式信息抽取系统的知识推理验证研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.2.1开放式信息抽取系统的知识推理验证

1.2.2推理规则自动学习

1.3 研究目标

1.4 研究内容

1.5本文结构

2 概率推理模型和知识表示学习

2.1概率软逻辑（Probabilistic Soft Logic）

2.2知识表示学习

2.3本章小结

3 基于知识结构的PSL知识推理模型

3.1知识的一阶逻辑谓词转化

3.1.1逻辑谓词转换

3.1.2知识推理规则构建

3.2结合知识结构的知识推理验证

3.2.1知识冲突检测

3.2.2 知识推理验证模型

3.3实验

3.3.1 数据集

3.3.2概率软逻辑开源工具

3.3.3评测标准

3.3.4 实体-标签型知识推理验证效果

3.3.5 实体-关系型知识推理验证结果

3.3.6 综合实验结果

3.3.7探究规则对模型的影响

3.4本章小结

4知识推理规则自动学习

4.1推理规则构成

4.2基于粗糙集的三元组标签集生成

4.2.1粗糙集简介

4.2.2实体标签生成

4.3规则学习

4.4实验

4.4.1实验设计

4.4.2规则学习结果

4.4.3规则普遍适用性探究

4.5本章小结

5总结与后续工作

5.1总结

5.2后续工作

致谢

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果