面向初等数学的知识点关系提取研究

摘要：

随着互联网技术的发展,在线教育已经改变了学生的学习方式.但由于缺乏完整的知识体系,在线教育存在着智能化程度低和“信息迷航”的问题.因此,构建知识体系成为在线教育平台的核心技术.知识点间的关系提取是知识体系构建的主要任务之一,目前比较高效的关系提取算法主要是监督式的.但是这类方法受限于文本质量低、语料稀缺、标签数据难获取、特征工程效率低、难以提取有向关系等挑战.为此,基于百科语料和远程监督思想,研究了知识点间的关系提取算法.提出了基于关系表示的注意力机制,该方法能够提取知识点间的有向关系信息.结合了GCN和LSTM的优势,提出了GCLSTM,该模型更好地提取了句子中的多点信息.基于Transformer架构和关系表示的注意力机制,提出了适用于有向关系提取的BTRE模型,降低了模型的复杂度.设计并实现了知识点关系提取系统.通过设计3组对比实验,验证了模型的性能和效率.

关键词：知识体系构建、关系提取、注意力机制、远程监督、Transformer

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2016YFB1000905;国家自然科学基金U1811264,61672234,61502236,61877018,61977025;上海市科技兴农推广项目T20170303

在线出版日期：2019-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：53-65