基于Vue技术的通用知识图谱问答系统设计与实现

随着大数据时代的到来,网上存在的历史文化数据信息变得多而杂,若想从其中检索到需要的清晰明了的历史文化信息并不容易。如今在网上检索历史知识出来的内容想当多,需要用户自行分辨,给用户造成了一定的困难。为此,设计了一套基于历史文化的通用知识图谱问答系统,使用户能够高效快捷地检索到需要的信息,且清晰明了地展现历史文化知识的内容。具体来说,该系统基于已构建的历史文化知识图谱,利用实体抽取、关系抽取、知识匹配推理等技术,对用户检索的内容进行分析,与知识图谱中的内容进行图谱推理,得到用户想要的答案。然后再利用Flask、Vue和D3.js等开发框架,结合上述技术,根据系统应用层、处理层和数据层的三层架构,对系统进行开发,最终完成一套历史文化的通用知识图谱问答系统的研发。本套系统能够服务多种历史文化知识的检索,如历史任务、历史事件、相关地址以及具体时间等,为用户提供丰富且清晰的历史文化知识获取渠道,不再困惑于网上多而杂,且难以分辨的信息。

多组学数据整合分析和应用研究综述

随着组学新测序技术的不断涌现和推广,产生了大量的组学数据,这些数据对人们深入研究和揭示生命奥秘有着极重要的意义。利用多组学数据整合技术分析生命科学问题可获得更丰富更全面的生命系统相关信息,已成为研究者探索生命机制的新方向。介绍了多组学数据整合分析的研究背景和研究意义,综述了近年来多组学数据整合分析的方法和相关领域的应用研究,探讨了多组学数据整合分析方法当前所存在的问题以及未来展望。

历史文化知识图谱可视化设计与实现

目前,历史文化资源零散化、内容挖掘不够深入,难以揭示历史文化之间的知识关系。为更好地挖掘历史文化资源,构建了历史文化的数据结构,依据数据结构清洗和筛选历史文化知识并构建知识图谱。在构建的历史文化知识图谱基础上,设计与实现了历史文化知识图谱可视化等功能。设计的知识图谱不仅能科学地弘扬历史文化,丰富历史文化学习形式,而且能帮助人们快速地理解历史文化的关键事迹。

基于关系模式与深度强化学习的DS数据去噪模型

远程监督(Distant Spervision,DS)数据集中存在大量错误标注的数据,而现有的DS数据集去噪方法通常只考虑针对具有标签的数据进行去噪,没有充分利用无标签数据,导致去噪效果不佳。本文提出一种新型DS数据去噪模型——Pattern Reinforcement Learning Model(PRL模型):首先利用基于关系模式的正样例抽取算法提取DS数据集中高质量的有标签数据;然后利用Filter-net作为分类器,提取DS数据集中高质量的无标签数据;最后将高质量的有标签数据和无标签数据作为深度强化学习(Reinforcement Learning,RL)方法的训练数据集,获得去噪效果更好的远程监督数据集。将PRL模型应用于New York Times(NYT)数据集,并以去噪后的数据集来训练PCNN+ONE、CNN+ATT、PCNN+ATT 3个模型。实验结果表明,经过PRL模型对数据集进行去噪后,这些模型的性能得以提升。因此,PRL模型是一种轻量的数据去噪模型,可以提升基于深度神经网络模型的性能。

自然语言处理中的文本分类研究

在互联网信息时代,文本数据呈指数增长,如何管理和分析海量的文本数据已经成为一项挑战。近年来,自然语言处理领域中的文本分类研究取得了很大突破。本文阐述了自然语言处理领域中研究文本分类任务中使用的方法及研究进展和成果,介绍了从传统机器学习到深度学习的文本分类任务中所使用的模型,并总结和展望了文本分类在自然语言处理领域的发展趋势。