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面向旅游服务的智能标注及知识图谱构建系统

论文目录
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-17页
 1.1 研究背景第12-13页
 1.2 知识图谱简介第13-15页
  1.2.1 知识图谱介绍第13页
  1.2.2 知识图谱研究现状第13-15页
 1.3 本文主要工作第15-16页
 1.4 论文结构安排第16-17页
第二章 相关技术及理论基础第17-25页
 2.1 爬虫系统相关技术介绍第17-18页
  2.1.1 Scapy框架第17页
  2.1.2 MongoDB第17-18页
 2.2 智能标注系统相关介绍第18-20页
  2.2.1 Django框架第18页
  2.2.2 Vue框架第18页
  2.2.3 现有开源标注工具介绍第18-20页
 2.3 本体概述及构建工具第20-21页
  2.3.1 本体论概述第20-21页
  2.3.2 Protégé工具介绍第21页
 2.4 深度学习相关模型第21-23页
  2.4.1 长短期记忆神经网路第21页
  2.4.2 BERT第21-23页
  2.4.3 ALBERT第23页
 2.5 本章小结第23-25页
第三章 实体识别和关系抽取数据集构建第25-41页
 3.1 研究背景与意义第25页
 3.2 旅游数据采集及预处理第25-31页
  3.2.1 爬虫系统设计第26页
  3.2.2 数据采集步骤第26-28页
  3.2.3 数据预处理第28-31页
 3.3 实体及关系类型定义第31-33页
 3.4 数据标注存储及扩增第33-40页
  3.4.1 数据标注第33-38页
  3.4.2 数据扩增技术第38-40页
 3.5 本章小结第40-41页
第四章 旅游知识图谱构建第41-65页
 4.1 知识图谱构建技术架构第41-42页
 4.2 旅游领域本体构建第42-46页
  4.2.1 Protégé构建Schema第42-46页
 4.3 知识抽取第46-56页
  4.3.1 实体抽取第46-50页
  4.3.2 关系抽取第50-56页
 4.4 知识融合第56-61页
  4.4.1 基于距离度量的实体对齐方法第56-58页
  4.4.2 基于BERT的孪生网络实体对齐方法第58-60页
  4.4.3 实体对齐模型第60-61页
 4.5 知识存储第61-64页
 4.6 本章小结第64-65页
第五章 智能标注系统及知识图谱问答系统第65-75页
 5.1 智能标注系统第65-68页
  5.1.1 系统需求分析第65-66页
  5.1.2 系统架构第66页
  5.1.3 系统设计第66-68页
 5.2 知识图谱问答系统第68-74页
  5.2.1 基于旅游知识图谱的智能问答模型第68-72页
  5.2.2 基于微信客户端的旅游问答助手第72-74页
 5.3 本章小结第74-75页
第六章总结与展望第75-78页
 6.1 总结第75-76页
 6.2 未来工作与展望第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-83页
攻读学位期间取得的研究成果第83页

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