基于双模型识别的知识图谱可视化建模仿真 |
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引用本文: | 秦鹏,唐忠.基于双模型识别的知识图谱可视化建模仿真[J].计算机仿真,2023(2):279-283. |
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作者姓名: | 秦鹏 唐忠 |
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作者单位: | 1. 桂林学院理工学院;2. 广西医科大学信息与管理学院 |
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摘 要: | 为加强知识图谱实体间的关联性,提高知识图谱的表达精度,以深度学习为技术支持,构建可视化知识图谱建构模型。采用清洗、jieba分词、卷积神经网络分类等手段处理初始数据集,基于BiLSTM-CRF算法与BiGRU-Attention模型,建立知识实体识别模型与实体关系识别模型。将识别的知识实体与实体关系储存至Neo4j图数据库中,令建构的知识图谱可视化。仿真环节,从人工标注数据集合中随机抽取中文语料,设立测试集与训练集,利用测试集训练识别模型,更新模型参数,采用多指标客观评价训练集的实体与关系识别效果,经指标评估结果验证,所建模型具有相对理想的可视化知识图谱建构效果。
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关 键 词: | 深度学习 可视化 知识图谱 建构模型 神经网络 注意力机制 |
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