基于深度学习的知识图谱问答系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术 | 第16-29页 |
| 2.1 自然语言处理技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 词向量 | 第16-17页 |
| 2.1.2 句法分析 | 第17-18页 |
| 2.1.3 命名实体识别 | 第18-19页 |
| 2.2 深度学习 | 第19-23页 |
| 2.2.1 LSTM和GRU | 第19-20页 |
| 2.2.2 序列到序列模型 | 第20-22页 |
| 2.2.3 注意力机制 | 第22-23页 |
| 2.3 强化学习 | 第23-24页 |
| 2.4 知识图谱 | 第24-27页 |
| 2.5 SPARQL | 第27页 |
| 2.6 小结 | 第27-29页 |
| 第三章 需求分析 | 第29-33页 |
| 3.1 系统总体需求概述 | 第29-30页 |
| 3.2 功能需求 | 第30-32页 |
| 3.2.1 问题接收与结果展示功能 | 第30页 |
| 3.2.2 知识图谱问答功能 | 第30-32页 |
| 3.3 性能需求 | 第32页 |
| 3.4 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 系统设计 | 第33-42页 |
| 4.1 系统架构概述 | 第33-34页 |
| 4.2 Web服务模块 | 第34-35页 |
| 4.2.1 前端页面 | 第34页 |
| 4.2.2 后台服务端 | 第34-35页 |
| 4.3 问题预处理模块 | 第35-37页 |
| 4.3.1 问题分词 | 第35页 |
| 4.3.2 句法分析 | 第35-36页 |
| 4.3.3 实体链接 | 第36-37页 |
| 4.4 问题理解模块 | 第37-38页 |
| 4.5 查询语句生成模块 | 第38-40页 |
| 4.6 答案生成模块 | 第40页 |
| 4.7 系统日志存储模块 | 第40页 |
| 4.8 知识图谱存储模块 | 第40-41页 |
| 4.9 小结 | 第41-42页 |
| 第五章 KGQA-HAM模型 | 第42-56页 |
| 5.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 5.2 模型概述 | 第43-44页 |
| 5.3 模型细节 | 第44-49页 |
| 5.3.1 符号定义 | 第44-45页 |
| 5.3.2 基于依存树的编码结构 | 第45-46页 |
| 5.3.3 基于分层注意力机制的解码结构 | 第46-49页 |
| 5.4 训练方法 | 第49-52页 |
| 5.4.1 奖励定义 | 第49页 |
| 5.4.2 基于伪最佳查询语句的预训练 | 第49-50页 |
| 5.4.3 基于强化学习策略梯度的训练 | 第50-52页 |
| 5.5 模型使用的深度学习框架 | 第52页 |
| 5.6 实验评估 | 第52-55页 |
| 5.6.1 实验设置及环境 | 第52-53页 |
| 5.6.2 实验结果及分析 | 第53-55页 |
| 5.7 小结 | 第55-56页 |
| 第六章 系统实现 | 第56-64页 |
| 6.1 Web服务模块 | 第56-57页 |
| 6.2 问题预处理模块 | 第57-59页 |
| 6.3 问题理解模块 | 第59-60页 |
| 6.4 查询语句生成模块 | 第60-61页 |
| 6.5 答案生成模块 | 第61-62页 |
| 6.6 系统日志存储模块 | 第62页 |
| 6.7 知识图谱存储模块 | 第62-63页 |
| 6.8 小结 | 第63-64页 |
| 第七章 系统测试 | 第64-69页 |
| 7.1 测试环境 | 第64页 |
| 7.2 系统评估 | 第64-67页 |
| 7.2.1 功能测试 | 第64-66页 |
| 7.2.2 性能测试 | 第66-67页 |
| 7.3 系统效果演示 | 第67-68页 |
| 7.4 小结 | 第68-69页 |
| 第八章 结束语 | 第69-71页 |
| 8.1 总结 | 第69-70页 |
| 8.2 未来工作 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表和录用的论文 | 第76页 |
