基于BiLSTM的金融知识图谱构建任务书

 2021-12-26 01:12

全文总字数:1456字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着金融科技的发展和全球资本市场的不断扩大,在金融领域,每一天都有海量的数据产生,而与之形成强烈对比的是有限的人力以及人脑所能处理信息的极限能力。现阶段依靠传统的人工方式已经无法应对投研分析、风险控制、金融监管和事件关联等需求,如何引入新的技术提高信息处理效率是目前亟需解决的问题。知识图谱作为近几年提出的一种新的自然语言处理技术,通过结构化的架构描述海量文本中蕴含的相互关系,有利于提高金融文本的处理效率。现阶段较成熟的实体关系抽取模型是以双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础,以此为研究起点并完成相应改进,本文需要完成的内容包括:金融文本数据的采集,金融实体间的关系抽取、以及构建知识图谱的最终展现形式。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

  1. 查阅相关资料15篇以上(其中近五年英文文献不少于3篇)

  2. 完成开题报告

  3. 深入了解知识图谱领域现阶段的常用研究手段,会搭建BiLSTM模型处理相关问题

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    3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

    第1周-第3周:查阅相关资料,了解知识图谱的发展历程,确定拟使用的相关研究模型并完成开题报告

    第4周-第5周:完成互联网金融文本的数据采集以及与实验有关的预处理工作。

    第6周-第9周:构建实体关系抽取所需的BiLSTM模型,完成模型的参数调试工作。

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    4. 主要参考文献

    [1]CCKS2018知识图谱发展报告

    [2] 漆桂林, 高桓, 吴天星. 知识图谱研究进展[J]. 情报工程, 2017,3(1):004-025.

    [3] 袁凯琦, 邓扬, 陈道源, et al. 医学知识图谱构建技术与研究进展[J]. 计算机应用研究, 2018, v.35;No.321(07):15-22.

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