【摘 要】
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面向篇章的文本理解核心在于对篇章知识要素及其关系的检测和抽取,如何定义易于理解和表示的知识要素及其关系,是提高文本理解效果的基础。本文提出一种面向知识理解的文本表示框架,以框架为基础,研究知识要素抽取以及知识要素关系抽取的相关技术,验证并实现了多粒度篇章知识展示平台。本文具体的研究内容如下:（1）设计面向知识理解的文本表示框架,为后续知识要素抽取与知识要素关系抽取提供标准。对篇章知识要素进行分类与
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面向篇章的文本理解核心在于对篇章知识要素及其关系的检测和抽取,如何定义易于理解和表示的知识要素及其关系,是提高文本理解效果的基础。本文提出一种面向知识理解的文本表示框架,以框架为基础,研究知识要素抽取以及知识要素关系抽取的相关技术,验证并实现了多粒度篇章知识展示平台。本文具体的研究内容如下:（1）设计面向知识理解的文本表示框架,为后续知识要素抽取与知识要素关系抽取提供标准。对篇章知识要素进行分类与定义,规范知识要素对应的属性以及相关约束条件,并定义同级知识要素之间的关系。（2）语法要素抽取关键技术研究。在传统模型基础上加入了Bert词向量,解决一词多义问题,提高命名实体识别的准确率,并通过实验验证了其良好效果。同时,在语法要素抽取中提出一种基于Sim Hash和Sentence2Vector的同义句句频计算方法,为后续的句子级语义知识要素抽取提供指导。（3）语义要素抽取关键技术研究。基于知识粒度由细及粗的顺序,依次提出了名为TFIDF-APD的关键词抽取算法、融合关键词信息及主题信息的关键短语抽取方法、基于多特征计算的关键句抽取方法。TFIDF-APD算法是在传统的TFIDF算法基础上,创新性的引入了“词分布”与“词位置”两个因子,提高关键词抽取实验的精度。在关键短语抽取方面,将关键词信息与文本主题信息相结合,基于关键词和主题词完成关键短语抽取,提高关键短语抽取实验的精度。针对关键句抽取,将词级约束特征和句级约束特征进行结合,灵活分配特征权重,实现动态关键句抽取,以适应不同角度的关键句抽取任务,并通过实验验证了算法的有效性。（4）知识要素关系抽取研究。引入位置特征规则,处理词语级知识要素与其指代词之间的指代关系。同时,将Bert模型应用于句间关系抽取,将句子关系抽取任务转化为分类任务,实现了对平行关系、因果关系、转折关系、时序关系、包含关系这五类句间关系的识别与抽取。并通过实验验证了以上算法的有效性。（5）设计并实现了面向单篇章的文本理解平台,对上述的关键算法进行了集成验证。
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