基于知识图谱的非完备信息博弈自动问答系统研究与实现

目录

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的与意义

1.3 国内外研究现状

1.4 本文研究内容

1.5 本文章节结构

第二章 相关理论及技术介绍

2.1 知识图谱概念

2.2 知识图谱技术

2.2.1 命名实体识别

2.2.2 实体关系抽取

2.2.3 问答系统

2.3 深度学习模型原理

2.3.1 深度学习概述

2.3.2循环神经网络与长短期记忆网络

2.3.3 条件随机场

2.4 本章小结

第三章 面向非完备信息博弈领域的知识图谱构建

3.1非完备信息博弈领域知识图谱整体方案设计

3.1.1 面临的挑战

3.1.2 方案设计

3.2 非完备信息博弈领域的知识模式定义

3.3 基于深度学习的非完备信息博弈领域命名实体识别

3.3.1 实体标签形式定义

3.3.2 基于字向量的 BiLSTM-CRF 模型

3.4 基于深度学习的非完备信息博弈领域关系抽取

3.4.1 非完备信息博弈领域关系类别定义

3.4.2 基于 Attention 机制的 BiLSTM 关系抽取模型

3.5 非完备信息博弈领域知识图谱生成

3.5.1 知识审核

3.5.2 知识存储

3.6 非完备信息博弈领域知识抽取任务数据集构建

3.6.1 数据收集

3.6.2 数据标注

3.6.3 小样本数据增强

3.7 实验分析

3.7.1 实验评估方法

3.7.2 非完备信息博弈领域命名实体识别实验设置及结果分析

3.7.3 非完备信息博弈领域关系抽取实验设置及结果分析

3.7.4非完备信息博弈领域知识图谱规模

3.8 本章小结

第四章 基于知识图谱的非完备信息博弈自动问答

4.1 问答方案设计

4.2 基于深度学习的意图识别

4.2.1 意图识别

4.2.2 基于深度学习的意图识别模型

4.3 非完备信息博弈领域知识图谱答案检索

4.3.1 实体链接

4.3.2 答案检索

4.4 实验分析

4.4.1 意图识别数据集

4.4.2 意图识别实验分析

4.4.3 自动问答实验分析

4.5 本章小结

第五章 非完备信息博弈教学辅助自动问答系统的实现

5.1 系统需求分析

5.2自动问答系统设计与实现

5.3 系统展示

5.4本章小结

第六章 结论与展望

6.1 论文工作总结

6.2 未来工作展望

致谢

参考文献