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多信息融合中文关系抽取技术研究的开题报告
一、研究背景及意义：
在当前大数据时代下，人们获取的信息已经穿梭于网络、社交媒体等渠道，查询和数据量也在不断地增加。然而这些数据却显得杂乱无序、海量难以把握、甚至出现了大量重复性。而自然语言处理技术应运而生，例如中文关系抽取技术，这种技术旨在自动地从大量非结构化文本数据中，提取出实体之间的各种关系，如主谓、动宾、词共现等关系。这种技术在能见度、高质量的自动化网络情报的活跃应用方面具有广泛的应用前景。
当前的中文关系抽取技术主要分为基于规则、机器学习和深度学习三种不同的技术。基于规则的方法显然不够灵活，在处理非结构化数据的时候会遇到许多困难；机器学习算法是常常用来在未知数据中预测一定结果的算法，但是其效果需要根据特征解释能力不同来论定；深度学习在近年来的进步中，得出了我们可以从大量的未标注数据中自动地学习特征，但是大型数据集和深度算法的运行也带来了更高的计算复杂度和时间成本。
二、研究内容：
近年来，关系抽取方法的研究者提出了大量有关多源信息的融合方法。这些方法不仅可以将已有的统计数据、生物学知识库，启发式规则等一般人类专家的知识融合进计算模型之中，最终提高模型的准确度和性能；还可以集成来自不同方面的数据进行关系抽取。基于CNN、LSTM和BiLSTM等结构上的改进，弱化了先前的信息提取中，“一词一义”和语义歧义等问题。
本文研究的是基于深度学习的多信息融合中文关系抽取技术，该技术将包括结构化和非结构化数据在内的多种信息进行融合，以提高中文关系抽取的准确度，并利用深度学习的优势对非结构化文本数据进行特征提取。研究将围绕以下几个方向展开：
1.挖掘中文关系抽取的特征，选择合适的数据集和任务；
2.设计可以同时处理多种结构和非结构化数据的深度神经网络模型，并进行性能评估；
3.探索多信息融合技术中的不同细节问题，例如不同数据源的矛盾性问题等；
4.基于实验结果分析，进一步优化关系抽取算法。
三、研究方法与途径：
本研究将采用深度学习方法，以实现关系抽取任务。研究者将使用Python语言和Tensorflow、Keras框架开发多信息融合中文关系抽取技术的深度神经网络模型。研究方法可以分为以下几个步骤：
1.数据收集和预处理：挑选数个开源的中文关系抽取的数据集，并对数据进行预处理和标注；
2.特征工程和模型设计：挖掘特征，设计多层的神经网络模型，考虑如何将结构化和非结构化数据融合，处理数据源的矛盾性问题，通过交叉验证获得合适的模型参数；
3.训练模型与测试：将数据分为训练集和测试集，进行模型的训练和测试，并分析结果与其他方法的比较；
4.结果分析和性能优化：分析模型存在的问题，如过拟合等，并进行性能优化。
四、预期结果：
本研究旨在实现一个多信息融合的中文关系抽取技术，并达到以下预期结果：
1.开发出一个高效的多信息融合中文关系抽取技术，并与现有的关系抽取算法比较，证明其优越性；
2.分析研究者提出的关系抽取算法的优、劣条件，并在改进策略的基础上，通过实验完善算法；
3.本研究还可以挖掘出相关的知识的新闻北京旅游信息等领域应用。
五、研究进度：
本研究的时间安排如下：
1.第1-2周：文献调研整理，了解现有的多信息融合中文关系抽取技术的发展状况；
2.第3-4周：设计多信息融合的神经网络模型，确定研究方法和实验方案；
3.第5-8周：开发多信息融合中文关系抽取技术的深度神经网络模型，并进行模型性能评估；
4.第9-12周：对实验结果分析和性能优化，完善研究内容；
5.第13-15周：撰写研究报告和文章，初次完成脱稿；
6.第16-18周：文章修改与完善，并进行答辩。
以上就是本研究的开题报告，本研究拟从多信息融合的角度出发，探索中文关系抽取技术的关键问题，收集和整理有关的数据集，分析并比较不同算法的优劣，以期提出令人满意的解决方案。