工業(yè)第四次革命意味著我們即將邁入一個(gè)智能時(shí)代,人們利用一系列信息技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,傳統(tǒng)工業(yè)將發(fā)生革命性的變化。然而,工業(yè)信息的智能化目前還處于研究階段,存在一定的困難,主要是因?yàn)楣I(yè)數(shù)據(jù)是異構(gòu)多源的,且大多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而隨著知識驅(qū)動概念的興起,知識圖譜開始走入我們的日常生活,無論是使用谷歌、Bing等搜索引擎,還是使用IBM Watson、Siri和Cortana等智能助手,其實(shí)人們每天都在不斷地與知識圖譜進(jìn)行交互。目前,知識圖譜被科技巨頭廣泛使用,證明了利用知識圖譜存儲復(fù)雜的數(shù)據(jù),并基于此做知識推理以獲得隱含知識的切實(shí)可行性,知識圖譜作為一種實(shí)現(xiàn)大規(guī)模語義集成和交互操作的新技術(shù),引起了大眾的極大關(guān)注和研究興趣,構(gòu)建方法與推理算法層出不窮。但大多數(shù)靜態(tài)的知識圖譜并不足以刻畫動態(tài)的過程和隨時(shí)間演變的知識,而面向這些靜態(tài)知識圖譜提出的知識圖譜推理補(bǔ)全模型也都忽略了時(shí)間信息對推理算法的重要性。現(xiàn)有的知識圖譜可以根據(jù)包含的領(lǐng)域范圍劃分,可以分為通用知識圖譜和專業(yè)知識圖譜兩大類,通用知識圖譜包含了現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體之間的多關(guān)聯(lián)信息,專業(yè)知識圖譜包含了各種術(shù)語實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。無論是哪一類,絕大多數(shù)...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1哲學(xué)家知識圖譜

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文3結(jié)構(gòu)化表示，由實(shí)體、關(guān)系和語義描述組成，知識圖譜通常以高度結(jié)構(gòu)化的形式表示,描述了現(xiàn)實(shí)世界中各種實(shí)體之間的關(guān)系[6]。在圖譜中，知識可以表示為RDF三元組（s,p,o）的形式，其中s（主語）和o（賓語）是實(shí)體，實(shí)體可以是現(xiàn)實(shí)世界的具體對象或抽象概念....

圖2-2LSTM單元結(jié)構(gòu)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文162.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）類似于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過周期性擴(kuò)展，可以實(shí)現(xiàn)將當(dāng)前輸入與來自過去幾個(gè)時(shí)間步長的輸入結(jié)合存儲，是一種常用的處理時(shí)間數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可實(shí)現(xiàn)將以前的信息應(yīng)用到當(dāng)前任務(wù)上，例如使用文本前文的信息推測后續(xù)可能或出....

圖2-3BiLSTM結(jié)構(gòu)圖示

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文17=[1,,1]+(22)=1+([1,]+)(23)=([1,,1]+)(24)=()(25)其中、、和分別是對應(yīng)門和單元的權(quán)值矩陣。Graves等人[58]在雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BRNN）的基本思想上提出了雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）。其結(jié)....

圖2-6依存國網(wǎng)通航公研發(fā)nivRoot

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文22B之間別的元素。5.句子中核心單元左右兩邊的元素不發(fā)生交叉依賴。依存分析例子如圖2-6所示：圖2-6依存分析實(shí)例圖其中詞性標(biāo)注的常見元素含義如表2-1所示。表2-1詞性標(biāo)注對照表詞性含義舉例說明n名詞直升機(jī)ninhnlntpq機(jī)構(gòu)團(tuán)體人名地名時(shí)間....

本文編號：4044467