基于圖書的概念-描述詞知識網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及應(yīng)用.pdf

1、隨著信息技術(shù)的普及和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，人類積累的數(shù)據(jù)量正在以指數(shù)的速度迅速增長。在數(shù)字圖書館領(lǐng)域，CADAL已經(jīng)積累大量的數(shù)字圖書，并提供了相應(yīng)的圖書閱讀服務(wù)。顯然，每一本圖書都包含有大量的知識片段，如果能將這些資源進(jìn)行分解、關(guān)聯(lián)和再組織，形成按照一定目標(biāo)、主題組織的內(nèi)容，將會產(chǎn)生更大的價(jià)值。
　　鑒于此，本論文在基于CADAL數(shù)字圖書館中的海量圖書資源的基礎(chǔ)上，從圖書中構(gòu)建概念-描述詞知識網(wǎng)絡(luò)，完成對圖書知識的抽取和分解;然

2、后在知識網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上生成概念百科，完成對知識的關(guān)聯(lián)和組織。論文的主要工作如下：
　　(1)基于數(shù)字圖書構(gòu)建了概念-描述詞知識網(wǎng)絡(luò)。首先，本文給出了知識網(wǎng)絡(luò)的原型。隨后，提出了一種基于詞嵌入(word embedding)匹配的算法用來解決目錄的短語抽取問題，并訓(xùn)練分類器將目錄短語分類成概念和描述詞，從而構(gòu)建得到概念-描述詞知識網(wǎng)絡(luò)。
　　(2)本文提出基于Learning to Rank算法的百科詞條目錄生成算法，對從概念-