基于需求文档和图神经网络的需求知识图谱构建方法

摘要

知识图谱可以将大量不同种类信息连成一个语义网络,为人工智能相关的研究提供了从“关系”层面解释分析问题的能力。因此,构建各领域知识图谱成了近年来的研究热点。然而对于服务需求领域知识图谱的构建研究较少,针对这一现状,本文提出了一种基于需求文档和图神经网络的需求知识图谱构建方法,该方法以100条公司真实需求文档为数据源,结合传统自然语言处理方法和图神经网络分类模型,通过知识抽取、人工标注、需求特征编码、需求分类、需求图谱存储和可视化等5个步骤来进行服务需求领域知识图谱的构建。实验表明该方法可以有效地从大量非结构化需求文档中提取到需求语义信息,并通过图神经网络分类模型较准确地识别需求意图,从而结合图数据库和可缩放矢量图可视化技术将需求图谱进行轻量级存储和可视化展示。