基于深度学习的算法知识实体识别与发现

随着互联网技术的快速发展,人类已经习惯于从网络上获取知识,然而伴随着网络资源爆炸式增长,网络资源内容多样,人们使用浏览器获取知识的方法却停滞不前,因此需要一种工具来帮助人们从网络中高效地获取和发现新知识.由于网络资源文本并不是完全结构化的数据,还包括一些自由文本等复杂的无结构数据,这种文本信息虽然方便人们自由表达概念以及事件等,但是同时也为机器搜索、统计分析等制造了障碍.因此,为了在文本上更方便地进行知识分析和挖掘,本文提出一种基于深度学习的算法知识实体识别与发现的方法,应用于算法知识领域来解决上述问题.通过创建算法知识专家库1],训练词向量,建立深度神经网络模型,从算法知识文本中识别和发现算法知识名称.实验结果表明,该深度神经网络模型识别算法知识的准确率高达98％,并有效发现了专家库以外的新知识点,实现了预期实验需求.

Identification discovery of algorithmic knowledge entity based on deep learning