1. 题目来源
近年来，随着互联网技术的迅猛发展以及信息化程度的不断提高，人们面临着海量信息的挑战。
如何从浩瀚的知识海洋中快速、准确地获取所需信息，已成为亟待解决的关键问题。
知识问答系统作为一种能够理解自然语言问题并给出精准答案的智能系统，为解决信息过载问题提供了有效途径，具有重要的学术价值和应用前景。
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2. 应完成的主要内容
本论文旨在构建一个基于知识图谱的知识问答系统，具体需要完成以下主要内容：
1.知识图谱构建:针对特定领域，从百科网站、文本数据等多源异构数据中抽取实体、关系等信息，构建领域知识图谱。
2.问答系统设计与实现:设计并实现基于知识图谱的问答系统架构，包括问题分析、实体识别、关系抽取、答案生成等核心模块。
3.知识推理与问答:研究基于知识图谱的推理方法，用于扩展知识图谱的知识覆盖范围，并结合推理结果提升问答系统的准确率和召回率。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求:掌握知识图谱构建、表示学习等相关技术。
熟悉自然语言处理、机器学习等相关理论。
具备一定的编程能力，能够使用Python等语言进行系统开发。
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4. 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
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5. 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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