面向隐喻计算的实体概念知识库构建方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展，实体概念知识库(KnowledgeGraph,KG)的应用范围也在不断扩大。实体概念知识库是一种语义网络，其中的实体和关系以图的形式表示，可以拥有知识库中实体的语义与上下文的信息。实体概念知识库可以被用于各种场景，如问答系统、语义搜索、实体关系推理等等。此外，对于开放式的自然语言理解任务，利用知识库来理解文本的含义是必不可少的。然而，目前现有的实体概念知识库建设还存在着很多问题。当前的知识库很大程度上是基于表格和类似Wiki等结构化信息的整理而来，而对于隐喻的理解和精准表达仍在探索中。本文的研究目的是探究面向隐喻计算的实体概念知识库构建方法，旨在使得知识库中的实体和关系更加准确和完备，更能够应对实际应用场景的要求。二、研究内容及方法本文的研究内容包括以下方面：1.隐喻理解相关研究：该部分主要是探究当前相关领域中对于隐喻的理解和应用的研究进展，包括近年来的典型论文和方向；2.实体概念知识库构建方法研究：该部分主要是从隐喻理解的角度出发，探究面向隐喻计算的实体概念知识库构建的具体方法，包括数据获取、实体识别、实体属性提取、实体关系抽取等步骤；3.实验分析：该部分主要是通过实验的方式验证所提出的面向隐喻计算的实体概念知识库构建方法的实际效果。本文的研究方法主要包括以下步骤：1.收集与整理相关文献，进行相关领域研究；2.分析现有的实体概念知识库建设方法，并从隐喻理解的角度出发，提出面向隐喻计算的实体概念知识库构建方法；3.利用公开数据集或实际文本数据进行实验分析，验证所提出的方法的实际效果。三、预期目标和意义本研究的预期目标包括：1.探究面向隐喻计算的实体概念知识库构建方法，弥补现有知识库对于隐喻的理解和应用的不足；2.验证所提出的方法的实际效果，为实体概念知识库的建设提供理论和实验支持；3.对于自然语言处理领域的发展提供一定的参考和借鉴。此外，面向隐喻计算的实体概念知识库构建方法也可应用于问答系统、语义搜索、实体关系推理等各种自然语言处理任务，从而进一步提高其精准度和效率。