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公开(公告)号：CN110781315A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910981977.9
申请日：2019-10-16
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/34 , G06F16/332 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种食品安全知识图谱及相关智能问答系统的构建方法，所述的食品安全知识图谱整理了大量近年来官方发布的不合格食品的数据，让人们可以方便查询到自己想要了解的相关食品信息，通过设计食品安全本体，可以解决知识图谱中相关知识融合与知识推理的问题，本体整理了与食品生产和食品检测相关的概念、分类与关系，帮助人们分析不合格食品出现的原因和分布，并通过设计HACCP体系的本体模型，为实现以HACCP为基础的食品安全溯源提供推理机制，帮助人们为未来可能出现的食品问题提供溯源与预警，所述的基于食品安全知识图谱的智能问答系统，通过搭建web网站方便用户在线访问，用自然语言访问知识图谱。
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公开(公告)号：CN116402019B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310458181.1
申请日：2023-04-21
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/211 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征融合的实体关系联合抽取方法及装置，该方法能将预训练BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers，基于Transformer的双向编码器)模型提取的上下文语义特征与通过GCN训练字邻接图得到的句法结构特征进行自适应参数融合，融合过程会通过门网络结构自主学习融合权重来实现，融合后的特征可用于实体与实体间关系的联合抽取；在抽取关系前还要将待判定(56)对比文件郭振;张玉洁;苏晨;徐金安.基于字符的中文分词、词性标注和依存句法分析联合模型.中文信息学报.2014,(第06期),全文.
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公开(公告)号：CN115905561B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202211421293.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本申请公开了一种本体对齐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：首先，根据所有本体的概念信息和概念关系信息，分别确定本体的语义嵌入特征和结构嵌入特征；然后，将语义嵌入特征和结构嵌入特征进行融合，确定本体的最终嵌入特征；最后，获取待对齐最终嵌入特征，然后根据待对齐最终嵌入特征与先前获取到的本体的最终嵌入特征之间的关系，实现对待对齐本体的对齐。通过同时提取语义特征和结构特征，实现对本体的对齐，不仅提高了本体对齐的精度，避免了知识图谱的错误，并且由于本技术方案在进行本体对齐过程中对本体没有限制，因此能够根据需要将所有相关的本体纳入对齐范围，进一步提高本体对齐的可靠度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110781315B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910981977.9
申请日：2019-10-16
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/34 , G06F16/332 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种食品安全知识图谱及相关智能问答系统的构建方法，所述的食品安全知识图谱整理了大量近年来官方发布的不合格食品的数据，让人们可以方便查询到自己想要了解的相关食品信息，通过设计食品安全本体，可以解决知识图谱中相关知识融合与知识推理的问题，本体整理了与食品生产和食品检测相关的概念、分类与关系，帮助人们分析不合格食品出现的原因和分布，并通过设计HACCP体系的本体模型，为实现以HACCP为基础的食品安全溯源提供推理机制，帮助人们为未来可能出现的食品问题提供溯源与预警，所述的基于食品安全知识图谱的智能问答系统，通过搭建web网站方便用户在线访问，用自然语言访问知识图谱。
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公开(公告)号：CN114547324A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111676407.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种食品安全国家标准领域本体的构建方法、系统和介质，首先，按类型逐一分析食品安全国家标准的内容结构，再按照本体构建法对食品安全标准本体进行类模型建模，再使用基于规则的半自动化知识提取算法从食品安全国家标准中提取实例、实例属性与实例间关系等数据，最后依据之前建立好的类模型，将这些数据导入到本体中，完成本体的构建。建立好的本体能比较完整的展现标准中的重要的概念、术语、操作过程等信息及其相互关系，对未来进行食品安全知识图谱的知识融合与知识推理将起到支撑作用，极大地提升了工作效率，具有非常好的推广使用价值。
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公开(公告)号：CN116402019A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310458181.1
申请日：2023-04-21
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/211 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于多特征融合的实体关系联合抽取方法及装置，该方法能将预训练BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers，基于Transformer的双向编码器)模型提取的上下文语义特征与通过GCN训练字邻接图得到的句法结构特征进行自适应参数融合，融合过程会通过门网络结构自主学习融合权重来实现，融合后的特征可用于实体与实体间关系的联合抽取；在抽取关系前还要将待判定的关系特征嵌入通过关系选择器中的强化学习进行特征强化，用于进一步提升关系抽取的准确率。
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公开(公告)号：CN115905561A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211421293.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本申请公开了一种本体对齐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：首先，根据所有本体的概念信息和概念关系信息，分别确定本体的语义嵌入特征和结构嵌入特征；然后，将语义嵌入特征和结构嵌入特征进行融合，确定本体的最终嵌入特征；最后，获取待对齐最终嵌入特征，然后根据待对齐最终嵌入特征与先前获取到的本体的最终嵌入特征之间的关系，实现对待对齐本体的对齐。通过同时提取语义特征和结构特征，实现对本体的对齐，不仅提高了本体对齐的精度，避免了知识图谱的错误，并且由于本技术方案在进行本体对齐过程中对本体没有限制，因此能够根据需要将所有相关的本体纳入对齐范围，进一步提高本体对齐的可靠度。
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公开(公告)号：CN114547324B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202111676407.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种食品安全国家标准领域本体的构建方法、系统和介质，首先，按类型逐一分析食品安全国家标准的内容结构，再按照本体构建法对食品安全标准本体进行类模型建模，再使用基于规则的半自动化知识提取算法从食品安全国家标准中提取实例、实例属性与实例间关系等数据，最后依据之前建立好的类模型，将这些数据导入到本体中，完成本体的构建。建立好的本体能比较完整的展现标准中的重要的概念、术语、操作过程等信息及其相互关系，对未来进行食品安全知识图谱的知识融合与知识推理将起到支撑作用，极大地提升了工作效率，具有非常好的推广使用价值。
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