1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展和信息化程度的不断提高，人们获取信息的途径越来越便捷，但同时也面临着信息过载的困扰。
如何从海量信息中快速、准确地获取用户所需知识成为了亟待解决的问题。
知识问答系统应运而生，它能够理解自然语言问题，并从大规模知识库中检索出精准答案，为用户提供高效、便捷的知识获取服务。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，知识图谱和知识问答系统都成为了国内外学术界和工业界的研究热点，并且取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内在知识图谱构建和基于知识图谱的问答系统方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.知识图谱构建:本研究将选择一个特定领域，构建领域知识图谱。
具体包括：-知识抽取:从非结构化和半结构化数据中自动抽取实体、关系和属性等知识。
-知识融合:将不同来源、不同结构的知识进行整合，消除知识冲突和冗余，构建统一的知识图谱。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研和需求分析:收集和阅读相关领域的文献，了解知识图谱、知识问答系统、自然语言处理等方面的研究现状和发展趋势，并对本研究课题进行需求分析，明确研究目标和研究内容。
2.知识图谱构建:选择合适的知识抽取方法，从相关数据源中抽取实体、关系和属性等知识，并对抽取的知识进行清洗、融合和存储，构建领域知识图谱。
3.问答模型设计与实现:设计基于知识图谱的问答模型，包括问题分析、实体链接、关系识别和答案生成等模块，并使用合适的编程语言和工具进行模型实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建特定领域的知识图谱:本研究将针对特定领域构建知识图谱，以解决该领域知识分散、难以获取的问题，为领域内的知识问答提供支持。
2.优化问答模型:本研究将针对问答模型中的关键模块，如实体链接、关系识别等，进行优化，以提高问答系统的准确率和效率。
3.探索深度学习技术:本研究将尝试将深度学习技术应用于知识图谱构建和问答模型中，以提升系统的智能化水平。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈华钧,陈文亮,郭茂.知识图谱[J].计算机学报,2016,39(01):1-7.
2.王昊奋,姚俊,王萌,等.知识图谱研究进展[J].计算机研究与发展,2015,52(06):1225-1247.
3.刘知远,孙茂松,林衍凯,等.知识表示学习研究进展[J].计算机研究与发展,2016,53(02):247-261.
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