摘要：属性知识库扩展研究中已有的开放式信息抽取方法都十分依赖深度句法分析或有效的词典规则,在短文本处理上效果较差,召回率较低.文中提出基于词共现图的属性知识库迭代自增式扩展算法,利用属性与属性值的共现关系扩展知识库,并设计基于图的社区发现算法,找出社区的核心节点.最后,设计基于卷积神经网络的模型对抽取结果进行去噪.在两个真实数据集上的实验表明,文中方法在抽取质量上优于现有方法.

摘要：以《数据结构(c++)》这门课为例,本文探讨了面向本科生教学的多模态知识图谱的构建与应用,详细阐述了构建多模态知识图谱的方法和主要步骤,以及以该图谱为基础设计并实现的课堂教学应用.在构建阶段,老师带领学生以教材、大纲、网络资源等为依据,对知识点进行分类汇总,并从中抽取预先定义好的一些属性的值.为了改进传统知识图谱只以纯文字形式呈现的弊端,本文还重点收集了图片、音频、视频等形式的多模态资源,整合成一张多模态知识图谱.接着,以构建好的多模态知识图谱为基础,展示了设计并实现的知识点检索与可视化、智能化课堂教学、个性化学习与教学等应用,利用这些应用能够更好地辅助教师实现智慧课堂的教学,"因材施教"的理念也更加能够落到实处.

摘要：本文介绍了一个美食精准搜索与智能推荐平台--逛吃街.用户可以通过该平台方便地搜索到指定区域范围内拥有一个或多个关注菜品的店铺列表,并能够根据用户的位置及选定的排序方式来对这些店铺进行智能排名与推荐,从而大大方便定制化用餐出行计划.为了获取各家店铺的相关菜品在口感、性价比和用餐环境等各方面的细粒度评价信息,本平台不仅通过大众点评获取了大量店铺的菜品及评论信息,还研究并使用了细粒度情感分析与识别算法对各家店铺的相关菜品做了细粒度评价.此外,平台还具备店铺浏览、推荐菜品查看和留言评论等基本功能,在支持ES6语法的浏览器下都可以正常访问.

摘要：建筑设计图纸的合规性检查是建筑审批过程中的重要一环,以往完全依赖人工专家,耗时耗力且准确度不高,因此自动化审图势在必行。自动化审图的难点在于如何自动化解析海量的建筑设计条文,转化为结构化知识,现有的通用领域文法或语义解析方案不能很好地完成这一领域性很强的任务。本文提出了一种面向建筑设计规范文本的自动化解析方法,通过迭代式地识别文本中的要素,逐层构建嵌套式三元组结构化表达,相较于现有的解析方法,更全面地考虑到了文本所有语义信息。实验结果表明,该方法更能有效识别建筑规范中的各类要素,并在三元组自动生成的效果上取得了显著提升。