基于网络百科的知识图谱构建：研究与实现

"这篇文档是北京理工大学一名软件工程专业学生孙现超的毕业设计（论文）开题报告，主题为‘基于网络百科的知识图谱构建的研究与实现’，指导教师为张春霞。该研究旨在通过获取百度百科和互动百科的结构化知识，运用决策级融合算法构建知识图谱，实现搜索结果的体系化、关联化和可视化。研究分为网络百科知识的提取、知识融合和知识图谱可视化展示三个主要部分。技术方案包括信息抓取、知识抽取、知识集成和可视化展示四个模块。" 本文档详细阐述了实施技术方案所需的各种条件，包括硬件（i5处理器）、操作系统（Windows 10）、Python爬虫相关库（urllib, urllib2, 正则表达式, Vcrapy框架）、CRF关系学习工具（CRF++, backoff 2005语料等）和可视化软件（DW CS4, JsUnit）。同时，文档指出了研究中可能遇到的主要问题，如Python爬虫经验不足、CRF关系学习难度大以及JavaScript开发经验的缺乏。 预期的研究目标是通过知识图谱技术，完成网络百科知识的提取、实体融合、关系融合、实例融合，并实现知识图谱的结构化知识展示、实体链接图展示和多媒体关联信息展示。整个项目计划按照时间表进行，包括12周的学习和研究，涵盖了知识图谱技术基础理论的学习、结构化和非结构化网页知识图谱构建方法的研究，以及系统各模块的设计与实现。 在评审意见中，强调了选题的意义，技术方案的可行性，以及进度安排的合理性。该选题的意义在于构建通用知识图谱，提升搜索结果的质量，而技术方案包括信息抓取模块（使用网络爬虫技术），知识抽取模块（进行数据抓取、同义关系抽取和概念抽取）和可视化展示模块，确保了知识的提取、整合和呈现。 这份开题报告详细规划了一个知识图谱构建项目，涵盖了从数据采集到知识表示和可视化的一系列技术步骤，展示了在软件工程领域中如何利用现有工具和技术解决特定问题的过程。