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相似文献
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1.
无人系统故障知识图谱的构建方法及应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
无人系统产生的海量数据存储分散且缺乏联系,信息共享困难,难以满足复杂度和集成度越来越高的无人系统的维修保障需求。知识图谱技术能够将复杂数据信息抽取成结构化知识,建立数据间的联系,增强知识间的语义信息。本文以无人系统的故障数据为研究对象,利用知识图谱技术进行知识抽取、知识融合以及知识加工,形成一系列相互关联的知识,为构建无人系统领域故障知识图谱提供一种可行的方法。知识图谱技术利用无人系统各种传感器集成的海量数据建立的知识库,可有效整合无人系统领域分散的数据,以此提高无人系统领域知识的利用率,帮助维修保障人员快速精确查找故障知识,对无人系统的维修保障具有重要的军事应用前景。  相似文献   

2.
风险领域实体关系抽取是扩充现有知识图谱与泛化知识工程应用的关键问题.当前特定领域实体关系抽取面临人工标注语料的严重依赖、实体间关系的交叉互联以及远程监督标注存在噪声数据等核心难题,简单的解决方案是运用风险领域已有的知识图谱作为指导.然而,相比通用领域知识图谱,风险领域知识图谱的规模往往较小,难以满足当前领域实体关系抽取的知识需求.因此,本文既要利用已有的风险领域知识图谱,又要充分挖掘蕴含于领域文本数据中规律性的风险知识.本文提出基于知识图谱与文本互注意力的风险领域实体关系抽取方案.首先,根据已有的知识图谱抽象出风险领域实体关系及其约束条件;其次,运用少量高质的实体关系与大规模风险领域语料训练知识图谱与文本的互注意力机制模型,并融合文本表示学习与深度神经网络的方法进行风险领域实体关系的抽取.最后,针对给定的领域文本数据,综合关系约束与关系抽取结果得出风险领域实体关系类型.本文以风险领域数据为例,仅用少量的领域知识,即可获取较好的实体关系抽取效果.  相似文献   

3.
目前矿井建设工作中积累了海量数据,运用知识图谱技术可以挖掘这些动态数据间的复杂联系,为管理矿井数据、实现智慧化矿井建设等研究提供有效帮助。通过文献调研分析了矿井建设知识图谱的构建方法及数据特征,为知识图谱在矿井建设领域的落地应用提供了理论支撑;针对矿井建设领域的非结构化数据,系统地总结了知识抽取、知识融合、知识推理等构造知识图谱核心技术的原理与改进方法;最后分析了未来在矿井建设领域应用知识图谱的落地场景及发展趋势。  相似文献   

4.
基于属性图模型的领域知识图谱构建方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着大数据时代的到来,各个行业领域需要处理的数据之间的关系数量呈几何级数增长,亟需一种支持海量复杂数据关系表示能力的数据模型,即领域知识图谱。虽然领域知识图谱展现了巨大的潜力,但不难发现目前仍然缺乏成熟的构建技术和平台。如何快速构建出领域知识图谱是一个重要挑战。在对领域知识图谱进行系统的研究后,提出了一种基于属性图模型的领域知识图谱构建方法。该方法对于存储在多种原始业务数据库中的结构化、半结构化数据,通过约定图数据库的数据对接协议、多种图实体模式和关系模式配置方案等方式,完成对应的高质量完整的图谱模式构建;然后将原始数据库的实例数据经过抽取、转换后加载到属性图数据库HugeGraph中,完成领域知识图谱的构建。最终,通过对多个数据集进行实验,并使用Gremlin语句对知识图谱数据进行测试,验证了所提方法具有完整性和可靠性。  相似文献   

5.
为解决碳交易领域数据集成问题,提出一种碳交易领域知识图谱的构建方法。针对碳交易领域的半结构化和非结构化数据,分别采用自定义的Web数据包装器和结合BiLSTM-CRF模型与依存句法分析的方法进行三元组抽取。然后将获取的知识转化为关联数据,得到完整的碳交易领域知识图谱,再利用基于Jena的fuseki实现对知识图谱的语义查询。实验结果表明,该方法能够为碳交易领域快速有效地构建知识图谱,并可以从碳交易领域的海量数据中检索出有用信息。  相似文献   

6.
潜油电泵井系统是油田开采重要工具,具有排量大、扬程高与作业环境灵活多变等优点.为了降低潜油电泵井系统故障危害,需要对其发生故障部件进行快速精确定位并维修.本文提出一种基于知识图谱的潜油电泵井故障诊断方法.采用改进BiLSTM-CRF实体识别算法与BERT关系抽取算法提取故障数据中的专家知识,构建潜油电泵井故障诊断领域知识图谱;利用构建知识图谱搭建以故障征兆为初始节点的贝叶斯推理网络,利用历史故障数据与条件概率解耦的计算方式推理出故障原因.本文通过故障诊断真实案例进行方法验证.  相似文献   

7.
在知识互联的大数据环境下,初步构建的领域知识图谱可展示该领域知识的结构化信息,但实体之间隐含的潜在关系并未在图谱中得到充分表达。为解决领域知识图谱实体关系丰富和扩展问题,提出一种基于实体间关联规则分析与主题分析的关系发现方法。应用与领域实体相关的数据,通过实体间关联规则分析与实体相关数据集间主题分布相似度分析获取领域实体间潜在关系,将新发现的关系融合到初步构建的知识图谱中,实现领域知识图谱的潜在关系扩展。实验结果表明,该方法能够发现部门实体间的共性,挖掘出隐藏在领域实体间的关系,可有效地应用于领域实体间关系发现,丰富领域知识图谱。  相似文献   

8.
知识图谱主要用于从复杂数据中抽取出关键信息以生成关系网络,其对于复杂关系出色的识别能力以及对于数据较强的描述能力使得知识图谱技术具有很高的应用价值。为给知识图谱在海洋领域的应用提供理论支撑,对知识图谱相关技术进行了总体概述。阐述Citespace文献分析工具的出色应用,针对海洋领域半结构化和非结构化数据抽取技术进行了系统整理,并分析了诸如命名实体识别、关系抽取、事件抽取、知识融合以及知识推理等关键性技术的原理及后续改进,对海洋领域应用知识图谱技术的落地场景及未来前景进行总结与展望。  相似文献   

9.
多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph, MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点. 本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法, 以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题. 首先, 通过爬取计算机学科的相关多模态数据, 构建了一个系统化的多模态知识图谱. 但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力, 本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型, 最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱.  相似文献   

10.
张宁豫  谢辛  陈想  邓淑敏  叶宏彬  陈华钧 《软件学报》2022,33(10):3531-3545
知识图谱补全能让知识图谱变得更加完整.现有的知识图谱补全工作大多会假设知识图谱中的实体或关系有充足的三元组实例.然而,在通用领域,存在大量长尾三元组;在垂直领域,较难获得大量高质量的标注数据.本文针对这一问题,提出了一种基于知识协同微调的低资源知识图谱补全方法.本文通过已有的结构化知识来构造初始的知识图谱补全提示,并提出一种协同微调算法来学习最优的模板、标签和模型的参数.本文的方法同时利用了知识图谱中的显式结构化知识和语言模型中的隐式事实知识,且可以同时应用于链接预测和关系抽取两种任务.实验表明,本文的方法在3个知识图谱推理数据集和5个关系抽取数据集上都取得了目前最优的性能.  相似文献   

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