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结合知识图谱的行业知识库构建方法研究

王得强 吴军 关立文

王得强, 吴军, 关立文. 结合知识图谱的行业知识库构建方法研究[J]. 制造技术与机床, 2022, (8): 74-80. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.08.011
引用本文: 王得强, 吴军, 关立文. 结合知识图谱的行业知识库构建方法研究[J]. 制造技术与机床, 2022, (8): 74-80. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.08.011
WANG Deqiang, WU Jun, GUAN Liwen. Industry knowledge base construction based on knowledge graph[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2022, (8): 74-80. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.08.011
Citation: WANG Deqiang, WU Jun, GUAN Liwen. Industry knowledge base construction based on knowledge graph[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2022, (8): 74-80. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.08.011

结合知识图谱的行业知识库构建方法研究

doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.08.011
基金项目: 国家重点研发计划基金“网络协同制造和智能工厂”(2018YFB1703502)
详细信息
    作者简介:

    王得强,男,1997年生,硕士研究生,研究方向为机器学习、自然语言处理、数据挖掘,已发表论文1篇。 E-mail:15504661292@163.com

    通讯作者:

    吴军,男,1978年生,博士,副教授,主要研究方向为数控机床、机器人设计、动力学及控制。E-mail:jhwu@mail.tsinghua.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Industry knowledge base construction based on knowledge graph

  • 摘要: 首先阐述了机器学习和知识图谱的相关概念以及在行业知识库建设中的应用情况和地位,然后结合典型算法介绍了机器学习常见的模型,为提高行业知识库中知识的关联性并降低冗余性,引入了行业知识图谱及其构建相关的新技术方法,进而引出了对于行业知识库构建方法的研究,结合智能知识库展示了知识图谱的创新性应用,即利用知识图谱为知识库的搜索和推荐功能提供技术支持,同时通过知识图谱对领域知识进行更加直观地展示。最后,结合行业知识库的建设工作对机器学习和知识图谱在其中的作用发挥进行了更深一步的阐述和总结。

     

  • 图  1  知识图谱辅助搜索

    图  2  基于Bi-LSTM-CRF模型的命名实体识别方法

    图  3  语音数据的分类流程

    图  4  行业知识库解析

    图  5  知识库系统登录界面

    图  6  知识库查询界面

    图  7  查询界面的智能推荐功能

    图  8  智能引导模块设计效果图

    图  9  行业知识库开发过程

    表  1  Bert和Ernie在测试集上的表现

    模型/指标precisionrecallf1
    Bert0.918 0690.928 8920.928 892
    Ernie0.940 8270.949 1020.944 946
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-03-11
  • 录用日期:  2022-06-10
  • 网络出版日期:  2022-08-25

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