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公开(公告)号:CN117371534B
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311669625.2
申请日:2023-12-07
Applicant: 同方赛威讯信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06N5/02 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的知识图谱构建方法及系统,所述方法包括以下步骤:S1.从非结构化文本数据中进行实体的定位与抽取,完成实体识别;S2.根据文本内容抽取实体间的关系;S3.定位实体名称及其代词,并把同一实体的指代聚类到一起,将同一实体的多个关系连接到一个实体节点上,完成指代消解;S4.计算实体指称与实体的相似度,将实体指称与知识图谱中的实体对应起来;S5.预测并补全知识图谱中缺失的三元组,并利用得到的三元组构建知识图谱。本发明有助于提高知识图谱的构建质量以及知识图谱的完整度。(56)对比文件陈雨等.基于深度学习和指代消解的中文人名识别《.数据与计算发展前沿》.2022,第4卷(第2期),63-73.Weiwei Hu等.KGNER: Improving ChineseNamed Entity Recognition by BERT Infusedwith the Knowledge Graph《.Appl. Sci.》.2022,第12卷(第15期),1-16.Mayank Kejriwal.amed EntityResolution in Personal Knowledge Graphs.《arXiv:2307.12173v1》.2023,1-22.
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公开(公告)号:CN117371534A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311669625.2
申请日:2023-12-07
Applicant: 同方赛威讯信息技术有限公司
IPC: G06N5/025 , G06N5/02 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的知识图谱构建方法及系统,所述方法包括以下步骤:S1.从非结构化文本数据中进行实体的定位与抽取,完成实体识别;S2.根据文本内容抽取实体间的关系;S3.定位实体名称及其代词,并把同一实体的指代聚类到一起,将同一实体的多个关系连接到一个实体节点上,完成指代消解;S4.计算实体指称与实体的相似度,将实体指称与知识图谱中的实体对应起来;S5.预测并补全知识图谱中缺失的三元组,并利用得到的三元组构建知识图谱。本发明有助于提高知识图谱的构建质量以及知识图谱的完整度。
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