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一种基于实体识别和属性抽取模型的学校领域知识图谱构建方法

摘要

本发明公开了一种基于实体识别和属性抽取模型的学校领域知识图谱构建方法。首先对学校领域问答对数据集预处理得到实体识别模型标注数据集EntityData;利用数据集EntityData训练基于BERT‑BiLSTM‑CRF的实体识别模型,得到学校领域实体识别模型SchoolEntityModel;然后对学校领域问答对数据集预处理得到属性抽取模型标注数据集AttributeData;利用数据集AttributeData训练基于BERT的属性抽取模型,得到学校领域属性抽取模型SchoolAttributeModel;最后分别通过SchoolEntityModel和SchoolAttributeModel抽取出问句对数据集中的实体、属性和属性值,从而建立知识三元组,构建学校领域知识图谱。本发明方法可有效构建学校领域知识图谱。

著录项

  • 公开/公告号CN110287334A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 淮阴工学院;

    申请/专利号CN201910511427.0

  • 申请日2019-06-13

  • 分类号

  • 代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人梁耀文

  • 地址 223005 江苏省淮安市洪泽区东七街三号高新技术产业园A12-2(淮阴工学院技术转移中心洪泽分中心)

  • 入库时间 2024-02-19 13:49:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/36 申请日:20190613

    实质审查的生效

  • 2019-09-27

    公开

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