【摘 要】
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随着互联网技术的迅猛发展,如何高效的组织、管理以及运用文物数字资源成为近些年来人们关注的热点,国内的博物馆在展览过程中,通过传统方法,难以实现文物数据有效的组织、管理、呈现。其中一些博物馆也会通过临时构建小规模的知识图谱对文物数据进行管理,这些小规模的历史文物知识图谱需要人工手动构建,缺乏智能化的方法。根据以上背景,从实际出发,本文将引入深度学习的相关方法构建历史文物知识图谱,并对文物知识图谱构建
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随着互联网技术的迅猛发展,如何高效的组织、管理以及运用文物数字资源成为近些年来人们关注的热点,国内的博物馆在展览过程中,通过传统方法,难以实现文物数据有效的组织、管理、呈现。其中一些博物馆也会通过临时构建小规模的知识图谱对文物数据进行管理,这些小规模的历史文物知识图谱需要人工手动构建,缺乏智能化的方法。根据以上背景,从实际出发,本文将引入深度学习的相关方法构建历史文物知识图谱,并对文物知识图谱构建中的实体识别模型及算法进行了深入的研究及分析,通过对模型改进及优化,提高了模型检测的准确率。并在历史文物知识图谱的基础上,进行历史文物知识图谱搜索系统的设计与实现。主要研究内容如下:（1）根据文物领域种类丰富、知识海量且异构的特点,本文在实体识别过程中通过卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆-条件随机场（Bi LSTM-CRF）相结合的网络模型提取实体信息。并通过对比实验证明,在本文自建的历史文物数据集基础上,改进后的模型Bi LSTM-CNN-CRF实体识别效果优于CRF、Bi LSTM、Bi LSTM-CRF模型,精确率最高达到了85.77%,F值达到了84.49%。（2）详细阐述了知识图谱的构建方法,以及构建历史文物知识图谱的主要步骤,最后构建出历史文物知识图谱,并通过后期测试及运用,证明了本文历史文物知识图谱构建方法的准确性及可行性,为最终的历史文物知识图谱搜索系统提供数据支撑。（3）构建历史文物知识图谱搜索系统。本系统是基于Flask框架开发,使用前后端分离的模式,前端使用Bootstrap框架,搜索过程所涉及的知识图谱可视化采用绘图框架Echarts。最后通过对系统性能及功能的测试,均达到了预期效果,证明本系统达到了便于用户更好地理解、查询历史文物知识的目的。
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