摘要：

在過去的40年里,發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展引起了人民膳食結(jié)構(gòu)的顯著變化,肉類產(chǎn)品消費(fèi)量增長,慢性疾病成為人類健康的主要?dú)⑹?在這種背景下,人們對于獲取健康飲食知識的需求日益增長。幸運(yùn)的是,互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造了一個健康飲食信息的搜索、學(xué)習(xí)和共享平臺,但這些信息紛繁復(fù)雜,涉及到食物種類、營養(yǎng)、醫(yī)療等多個方面,且分布在多個數(shù)據(jù)源上,為用戶的檢索和學(xué)習(xí)帶來困難。如何整合這些知識,挖掘隱含在半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)文本中的概念和語義關(guān)系,為健康食物的檢索系統(tǒng)提供更加豐富的語義信息是一個具有重要意義的研究問題。目前,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界將解決這一問題的方法聚焦在知識圖譜領(lǐng)域,基于知識圖譜技術(shù)出現(xiàn)了許多健康方面的研究和應(yīng)用系統(tǒng),但是多數(shù)知識圖譜集中在專業(yè)醫(yī)療領(lǐng)域,其中實體和關(guān)系多數(shù)來自于專家定義、已有知識庫等結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),從互聯(lián)網(wǎng)自然語言中提取知識進(jìn)行自動構(gòu)建的方案不多,此外,與英文相比,已有的中文領(lǐng)域知識庫和訓(xùn)練語料很少,為知識整合帶來挑戰(zhàn)。本文針對健康飲食數(shù)據(jù)的特點(diǎn),定義了知識圖譜中主要包含的五個實體,分別是食材、菜品、營養(yǎng)元素、癥狀和人群,然后從多個健康網(wǎng)站中獲取半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)的文本數(shù)據(jù),進(jìn)行實體識別、關(guān)系識別、食物實體對齊,構(gòu)建中文健康飲食知識圖譜并提供了概念檢索案例,所提出的模型和方法在小規(guī)模訓(xùn)練集上有良好的表現(xiàn)。本文的主要研究內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下:(1)定義了一個健康飲食領(lǐng)域知識圖譜的數(shù)據(jù)模式,即圖譜的模式層包含的實體類別、屬性和實體之間的關(guān)系。(2)構(gòu)建領(lǐng)域詞典,定義多種領(lǐng)域特征,并將其融入條件隨機(jī)場算法中進(jìn)行實體和關(guān)系識別,對自然語言短文中的癥狀、人群、營養(yǎng)元素三類實體進(jìn)行了抽取,利用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法對它們和食物之間的關(guān)系進(jìn)行分類。(3)實現(xiàn)了一個食物實體對齊的方法,主要解決食物名稱的多樣性問題,對相同的食物實體進(jìn)行整合。(4)基于所構(gòu)建的知識圖譜提出多概念語義檢索的應(yīng)用模型。實驗結(jié)果表明,本文實現(xiàn)的實體識別、關(guān)系分類和實體融合算法具有較高的準(zhǔn)確率和召回率,可以保證所構(gòu)建的知識圖譜具有較高的質(zhì)量。為驗證知識圖譜的應(yīng)用價值,本文基于該知識圖譜設(shè)計了多概念檢索模型,并實現(xiàn)了一個原型系統(tǒng),可以有效管理和檢索知識圖譜中維護(hù)的概念、實體以及它們之間的語義關(guān)系,可以幫助非專業(yè)用戶更加高效全面地檢索和學(xué)習(xí)健康飲食知識。

展開

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