基于知识图谱的篇章标签生成综述.pdf

基于知识图谱的篇章标签生成综述 本文综述了基于知识图谱的篇章标签生成技术，旨在解决推荐和搜索引擎智能化的问题。该技术通过结合NLP技术和知识图谱结构，实现了篇章标签的生成，从而提高了搜索引擎的智能化水平。 一、知识图谱在篇章标签生成中的应用 知识图谱是指一个大规模的图结构数据库，用于存储和管理大量的实体、关系和概念。通过知识图谱，可以实现篇章标签的生成，并提高搜索引擎的智能化水平。 二、篇章标签生成的两种思路 篇章标签生成有两种思路：一是基于知识图谱的主题语义连贯的词分布标签方法，二是基于概念挖掘的标签方法。前者通过知识图谱结构和实体词的分析，生成篇章的主题语义连贯的词分布标签；后者通过概念词的挖掘和Taxonomy的构建，生成篇章的概念标签。 三、基于知识图谱的主题语义连贯的词分布标签方法 该方法通过知识图谱结构和实体词的分析，生成篇章的主题语义连贯的词分布标签。例如，通过词分布的分析，某篇章的主题被定为在“妇科”相关疾病上，那么“妇科”的实体词就会被避免作为标签被抽出。 四、基于概念挖掘的标签方法 该方法通过概念词的挖掘和Taxonomy的构建，生成篇章的概念标签。例如，通过概念词的挖掘，可以生成“幽门螺杆菌的治疗方法”这样更加泛化的标签词。 五、基于知识图谱的篇章标签生成模型 该模型通过结合知识图谱结构和LDA模型，生成篇章的标签。例如，通过知识图谱结构和LDA模型，生成篇章的主题语义连贯的词分布标签。 六、Graph-Sparse LDA模型 该模型引入了图稀疏LDA，可以处理知识图谱结构中的三元组关系。例如，通过Graph-Sparse LDA模型，可以生成篇章的概念标签。 七、结论 基于知识图谱的篇章标签生成技术可以提高搜索引擎的智能化水平，提高推荐和搜索引擎的准确性和效率。该技术通过结合NLP技术和知识图谱结构，实现了篇章标签的生成，并提高了搜索引擎的智能化水平。