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基于深度学习融入实体描述的知识图谱表示学习研究的开题报告
一、研究背景和意义
知识图谱是一种能够高效存储、处理并表述各种实体之间关系的强大工具。在知识图谱中，每一个实体都可以被表示为一个唯一的节点，不同实体之间的关系则可以被表示为不同节点之间的边。知识图谱以其完整的、可扩展的以及易于理解的表达方式在不同领域以及行业中得到广泛应用。知识图谱的应用包括但不限于自然语言处理、信息检索以及智能搜索等。
对于知识图谱的构建，常常需要对实体的属性和特征进行描述。然而，如何对实体进行描述存在一定的挑战，因为需要考虑到实体的信息表述及其多样性。
目前，深度学习技术的兴起与发展，为知识图谱表示学习打开了新的研究思路。深度学习技术可以一定程度上迎合实体描述的多样性，本研究旨在基于深度学习的思想，寻求一种既能够针对实体特征多样性，又能够将其描述清晰并与知识图谱相融合的新方法。
二、研究目的
1.结合知识图谱表示学习和深度学习技术，提出一种实体描述的新方法，使得实体的属性和特征得到有效的表述和处理。
2.将新方法与知识图谱相融合，探究在知识图谱构建任务中所得到的实体表示的性质和应用效果。
三、研究内容
1.知识图谱表示学习的相关技术研究：对于传统的知识图谱表示学习技术进行深入探究，分析其局限性和不足之处。同时，学习新型知识图谱表示学习技术并进行分析和比较。
2.实体描述的新方法研究：基于深度学习的思想开发提出新方法，并对其进行实验验证，评估其性能。
3.知识图谱构建及实体融合研究：探究新方法在知识图谱构建任务中的应用效果。研究如何将实体描述与知识图谱进行融合，并且提高实体描述的精度和可靠性。
四、研究方法
1.数据集的选择：选取多元化的语言数据进行实验验证以及训练模型。
2.建立实体描述的标注：对于实体进行属性描述，将其转化为固定的向量表达形式，并且对实体进行命名。
3.深度学习模型的建立及实验验证：借鉴现有研究，对新方法进行建模并进行实验验证，评估其性能。基于实验结果分析模型中存在不足的地方，进一步提高模型性能。
4.知识图谱的构建及实体融合：基于实体描述，建立一个大规模的知识图谱，并将实体描述与知识图谱相融合，评估实体描述与知识图谱的表示学习的性质和应用效果。
五、论文章节安排
1.绪论
2.相关知识和技术介绍
3.基于深度学习的实体描述方法
4.知识图谱构建任务
5.实验验证
6.总结与展望
六、预期成果
1.提出一种基于深度学习融入实体描述的知识图谱表示学习的方法，具有实用性和可操作性。
2.建立一个大规模的知识图谱，提高实体描述的精度和可靠性，促进知识图谱表示学习在工业界和学术界的应用。
3.发表论文并汇报研究成果。