深度学习驱动的LSTM在知识图谱语义关系分类中的探索

本篇硕士学位论文深入探讨了"知识图谱-基于LSTM的语义关系分类研究"这一主题，由胡新辰在哈尔滨工业大学于2015年6月完成。论文聚焦于利用长短时记忆神经网络（LSTM）进行语义关系分类，这是一项关键的自然语言处理任务，对于文本理解、信息检索、信息抽取、文本摘要、机器翻译、问答知识库构建以及词义消歧等领域具有重要意义。 传统的统计学习方法在语义关系分类方面已取得一定成果，但作者指出这些方法可能未能完全发掘深度学习技术的潜力。深度学习，尤其是LSTM，因其能够处理序列数据并捕捉长期依赖性，被引入到这个研究中。LSTM的递归神经网络结构允许模型在处理文本时保留上下文信息，这对于理解句子中实体之间的复杂关系至关重要。 论文的核心内容可能包括LSTM的工作原理，如何将其应用于语义关系的表示学习，以及如何优化模型结构以提高分类准确性和效率。可能涉及的技术细节包括如何设计LSTM单元，如何处理输入特征，以及如何处理训练过程中的梯度消失或爆炸问题。此外，论文还可能评估了与传统方法相比，基于LSTM的模型在标准测试集上的性能提升，以及这种改进的实际应用场景和潜在局限性。 最后，论文可能总结了对未来工作的展望，提出进一步研究可能的方向，如探索更复杂的模型架构，或者结合其他深度学习技术（如注意力机制）来提升语义关系分类的效果。这篇论文不仅提供了关于如何利用LSTM进行语义关系分类的技术细节，也展示了深度学习在自然语言处理领域中的实际应用价值。