公开(公告)号：CN114510581A

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202210141390.9

申请日：2022-02-16

Applicant: 东北大学

Inventor： 杨晓春 ,  徐自强 ,  陈浩 ,  郑婷月 ,  王斌 ,  张晓红

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/30 ,  G06F40/205 ,  G06F16/31

Abstract: 本发明提供了一种条件知识图谱的表示和构建方法，涉及工业制造领域；首先提出了一种新型的条件知识图谱表示方法即嵌套三元组表示。其次，本发明设计了一种新型的抽取策略，利用一个文本层次解析模块来抽取事实与条件之间的语义关系；再用三元组抽取模块实现三元组的抽取。此外，本发明设计了相应的物理存储和查询方案对条件知识进行管理，方便下游应用。本发明很好的解决了传统的知识图谱丢失重要的条件约束信息，现有的条件知识图谱忽略了事实三元组与条件三元组之间的语义关系以及条件三元组之间的逻辑关系的问题。

公开(公告)号：CN114510581B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202210141390.9

申请日：2022-02-16

Applicant: 东北大学

Inventor： 杨晓春 ,  徐自强 ,  陈浩 ,  郑婷月 ,  王斌 ,  张晓红

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/30 ,  G06F40/205 ,  G06F16/31

Abstract: 本发明提供了一种条件知识图谱的表示和构建方法，涉及工业制造领域；首先提出了一种新型的条件知识图谱表示方法即嵌套三元组表示。其次，本发明设计了一种新型的抽取策略，利用一个文本层次解析模块来抽取事实与条件之间的语义关系；再用三元组抽取模块实现三元组的抽取。此外，本发明设计了相应的物理存储和查询方案对条件知识进行管理，方便下游应用。本发明很好的解决了传统的知识图谱丢失重要的条件约束信息，现有的条件知识图谱忽略了事实三元组与条件三元组之间的语义关系以及条件三元组之间的逻辑关系的问题。

公开(公告)号：CN114139710A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111469954.3

申请日：2021-12-03

Applicant: 东北大学

Inventor： 杨晓春 ,  宋凡非 ,  徐自强 ,  王斌 ,  张晓红

IPC: G06N5/02 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开一种基于复杂网络的工业大数据的社团划分及向量表征方法，方法首先初始化工业制造大数据的知识图谱，然后计算新节点与初始化知识图谱中的任意节点的链接概率，最后选择链接概率最大的前s个节点作为目标节点与新节点建立链，从而完成对新节点的社团划分。此外，采用上述社团划分方法进行工业大数据的向量表征，首先找出工业制造大数据的知识图谱社团网络中所有社团的簇首节点，并计算任意节点到其所在的社团中簇首节点的路径长度，然后对簇首节点进行向量表征，最后聚合簇首节点的向量表征和任意节点的向量表征，生成聚合后的任意节点的向量表征。本发明有效的解决了工业大数据知识图谱顶层应用的可扩展性和实时性差的问题。