一种基于知识图谱的危险化学品库构建方法

摘要

本发明涉及一种基于知识图谱的危险化学品库构建方法，包括步骤：步骤1、构建危险化学品数据集；步骤2：根据建立化学品知识图谱的内容确定化学品的基础属性，确定使用到的事故风险信息；步骤3、建立抽取风险信息模型：设计以AlBert为预训练模型的神经网络模型作为抽取风险信息模型。本发明的有益效果是：利用深度学习的强大表达能力在描述危险化学品的风险信息中抽取四个部分，训练模型后就可以直接提取所有的数据，免去了人工对文本信息筛选的步骤；避免在训练过程中只关注周围而不关注全局的问题，可以更加有效地在句子抽取正确的实体；以知识图谱的形式将化学品的各类信息存储在知识库中，更方便进行查阅。