基于知识图谱的自然语言中歧义字段切分系统设计

摘要：

传统自然语言中歧义字段切分系统设计对于歧义字段的分辨能力较差,切分效率差,准确度低.针对上述问题,设计一种基于知识图谱的自然语言中歧义字段切分系统.系统硬件设计了三个模块:采集及分词知识提取模块负责对自然语言中的字段进行收集与信息提取,辨别歧义字段;算法与测试模块处理负责检测所捕捉字段的歧义字段信息,提高系统精准度;分词识别模块负责对歧义字段进行系统切分.软件设计了系统的各项功能,包括系统分词精度提升功能、速度提升功能、完备性增强功能、可维护性以及系统可移植性增强功能,综合整理各结构的性能,进一步提高整体系统切分能力,以实现对歧义字段的切分目的.为检测系统工作效果,与传统系统进行实验对比,结果表明,基于知识图谱的自然语言中歧义字段切分系统设计的切分效果优于传统系统设计.

关键词：知识图谱、自然语言、歧义字段切分、系统设计、信息提取、效果检测

所属期刊栏目：43

分类号：TN02-34(一般性问题)

资助基金：国家语委科研项目YB135-109

在线出版日期：2020-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-47,52