基于卷积神经网络的旅游信息关系抽取研究.pdf

"基于卷积神经网络的旅游信息关系抽取研究" 本文探索了应用深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型进行旅游领域知识关系抽取方法。该方法通过抓取专业旅游网站的相关数据建立语料库，对部分语料进行人工标注作为训练集和测试集，通过Python语言编程实现分词、向量化及CNN模型，进行关系抽取实验。 基于卷积神经网络的旅游信息关系抽取方法可以对非结构化的旅游文本进行关系抽取，抽取结果通过人工校对进行优化后，可以为旅游知识图谱构建、领域本体构建等工作奠定基础。 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，能够自动学习文本特征，进行文本分类、情感分析、关系抽取等任务。CNN模型通过卷积操作和池化操作，自动学习文本特征，从而实现文本分类和关系抽取。 在旅游信息关系抽取领域，CNN模型可以自动学习旅游文本特征，进行关系抽取，例如，抽取酒店评价信息、旅游景点信息、旅游服务信息等。此外，CNN模型也可以用于旅游知识图谱构建，构建旅游领域本体，实现智能旅游信息服务。 实验结果表明，基于卷积神经网络的旅游信息关系抽取方法能够取得满意的效果（Precision 0.77，Recall 0.76，F1-measure 0.76）。抽取结果通过人工校对进行优化后，可以为旅游知识图谱构建、领域本体构建等工作奠定基础。 基于卷积神经网络的旅游信息关系抽取方法可以自动学习旅游文本特征，进行关系抽取，实现智能旅游信息服务，具有广泛的应用前景。 关键词：卷积神经网络、关系抽取、旅游信息、词向量。 在旅游信息关系抽取领域，卷积神经网络（CNN）模型可以自动学习旅游文本特征，进行关系抽取，例如，抽取酒店评价信息、旅游景点信息、旅游服务信息等。此外，CNN模型也可以用于旅游知识图谱构建，构建旅游领域本体，实现智能旅游信息服务。 本文的研究结果可以为旅游信息关系抽取领域提供参考，推动旅游信息服务的智能化发展。同时，本文的研究结果也可以为深度学习算法在旅游信息处理领域的应用提供参考。 本文的研究结果可以为旅游信息关系抽取领域提供参考，推动旅游信息服务的智能化发展。同时，本文的研究结果也可以为深度学习算法在旅游信息处理领域的应用提供参考。