藏语实体关系抽取研究

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1、学校代码１００５２：１１１８０Ｗ￥号：Ｓ５ａａａｕＢＭ＾密级：勸偉锬火聲ＭＩＮＺＵＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＣＨＩＮＡ硕士学位论文藏语卖体关糸抽取斫宄姓名：郭莉莉指导教师：孙媛副教授学院：信息工程学院专业：计算机科学与技术完成日期：２０１８．０５．１０学位论文原创性声明：所呈交的学位论文本人郑重声明，是本人在导师指导下进行研宄工作所取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、己公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所

2、涉及的研宄工作做出贡献的其他个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签字：２０Ｉ》年ｆ月〖２曰学位论文使用授权书根据相关规定，我校的博士、硕士学位获得者均须向中央民族大学提交本人的学位论文纸质本及相应电子版。本人完全了解并同意中央民族大学拥有在《著作权法》规定范围内的学位论文使用，：１学位获得者必须按规定提交学位论文包括纸质印刷本及电子版）权即（）；（２）为教学（和科研目的，学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆等场所提供校内师生阅读等服务；（３）根据教育部有关

3、规定，中央民族大学向教育部指定单位提交公开的学位论文；４学位论文作者授权学校向中国学术期刊光盘电子出版社提交规定范围的学位论文及（）（）其电子版并收入相应学位论文数据库，通过其相关网站对外进行信息服务。同时本人保留在其他媒体发表论文的权利。本人承诺，：本人的学位论文是在中央民族大学学习期间创作完成的作品并己通过一论文答辩，；提交的学位论文电子版与纸质本论文的内容致如因不同造成不良后果由本人自负。本人同意遵守上述规定。（保密的学位论文在解密后适用本授权书，本论文：□不保密，□保密期限至年月止）学位论文作者暨授权人签字：ｇ

4、ｇ２０４年以曰〈月Ｉ摘要互联网数据的爆炸式增长，使得研究热点更多转向Ｗｅｂ内容结构化分析［４］。在自然语言处理领域的研宄中，知识图谱（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｍｐｈ）己经变成了一个热点。在信息检索、问答系统以及知识库构建等研究中知识图谱提供了完善的资源与支撑，但少数民族语言知识图谱的构建才刚刚起步，所有藏语信息以文本显示为主。如果将藏语知识以结构化形式表示，那么将会有利于藏语知识的结构化分析和深度挖掘。所以藏语实体关系抽取成为需要一研宄的方向之。其中英、汉语言实体关系抽取有公开的语料和很多研究方法，但是藏语在这方面的研

5、究还没有公开的语料，而且很多方法没有使用到藏语实体关系抽取研宄中。所以本文针对藏语实体关系抽取进行了研宄及分析，主要内容如下：一１）本文提出了种基于模板和ＢＰ神经网络的藏语实体关系抽取方法。我们选取实体位置特征、实体之间的距离特征、实体及周围词特征以及关键词的特征来进一步进行向量化，其中实体及周围词词汇特征和关键词特征用一－ＴＦＩＤＦ值来表示。由于藏语的部分语料在句式上有定的相似性，本文提出将构建的藏语模板融合到ＢＰ神经网络模型中。实验证明，Ｆ１值达到了７４．２９％，相比支持向量机方法提高了１．９７％。一２）本文提出了种通

6、过使用优化词向量的ＧＲＵ神经网络模型来进行藏语实体关系抽取的方法。在模型的训练中我们加入了优化的词向量，在传统的词向量模型中结合藏语音节向量、音节位置向量、词性向量等特征对词ＩＩ一向量进步优化。实验证明使用，并且选取了藏语词汇特征和藏语句子特征优化词向量，Ｆ１值达到了７８．４３％。３）在优化词向量的ＧＲＵ神经网络模型的基础上引入了的Ａｔｅｎｔｉｏｎ机制一，Ａｔｅｎｔｉｏｎ机制影响关键词的权重来突出关键词和优化特征提取进步提高效果。用该模型在藏语实体关系抽取任务上对其做出评估实验。通过与其他模型做比较ｎ．４６％。，表明该

7、模型是有效的，值最终达到了８１关键词：实体关系抽取；ＢＰ神经网络；词向量；注意力机制；ＧＲＵ神经网络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