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知识图谱生产加工制造专利技术

1、一种基于垂直领域的知识图谱的构建方法
    [专利简介]:一种基于垂直领域的知识图谱的构建方法,包括以下步骤:(1)抽取在线百科的类的词汇实现和类之间的上下位关系;(2)将领域知识的信息进行归并,定义领域的数据属性和关系属性,并且进一步规约属性的定义域和值域;(3)实体层的学习,即抽取实体和填充实体的属性值;结构化和半结构化的数据,利用D2R或数据采集工具批量处理;对于非结构化的文本数据,定义上层本体的类和属性及其之间的关系,根据类和属性的关系识别实例;本发明的优点是:通过该方法,使的垂直领域知识图谱的构建知识分类清晰,且实现了知识图谱的自学习和自动扩展,对垂直领域的信息检索和语义分析起到关键作用。

002、数据的处理方法及装置、知识图谱
    [专利简介]:一种数据的处理方法及装置、知识图谱。所述方法包括:通过关键词筛选操作从所有领域语料数据对应的词语中筛选出一个或多个级关键词,并将每条所述领域语料数据匹配到所述级关键词;通过关键词筛选操作从每个级关键词对应的领域语料数据中筛选出一个或多个第二级关键词,并将所述领域语料数据匹配到所述第二级关键词;不断重复上述筛选及匹配的过程,直至筛选出第M级关键词,并将所述领域语料数据匹配到所述第M级关键词,M大于或等于2;将所述第M级关键词对应的领域语料数据按照语义进行文本聚类。应用所述方法对数据进行处理,从处理后的数据中可以更加快速、准确地查找到用户需要的内容。

003、一种获取知识图谱向量化表示的方法以及装置
    [专利简介]:本发明公开一种获取知识图谱向量化表示的方法以及装置。其中,所述方法包括:根据待处理的知识图谱,使用实体标注工具标注给定辅助文本语料中属于知识图谱中存在的实体,得到实体标注的文本语料;基于所述文本语料,构建由词和实体组成的共现网络,以将所述辅助文本语料的文本信息和所述知识图谱的实体信息进行关联,进而学习得到文本上下文嵌入表示;根据所述文本上下文嵌入表示对所述知识谱图中实体和关系的嵌入表示分别进行建模,得到所述知识图谱的嵌入表示模型;使用随机梯度下降法训练所述嵌入表示模型,得到所述知识图谱中实体和关系的嵌入表示。本发明不仅能提高关系的表示能力,而且还能有效地解决知识图谱稀疏性带来的表示效果不足的问题。

004、一种基于知识图谱针对bug问题进行探索性搜索方法
    [专利简介]:本发明涉及一种基于知识图谱针对bug问题进行探索性搜索方法。本发明有效地结合bug库及commit库中的信息,通过理解要搜索的内容得到相关的bug信息,建立它们之间的实体关系,并列出相关的bugrepotrt信息、commit信息、相关人员的信息及类似的bug信息,提高软件开发和维护人员解决bug问题的效率。本发明克服了现今方法存在的查询结果并不准确,且当数据量较大时,需花费大量的时间进行检索等缺陷。本发明从软件开发者和维护者的角度,理解搜索者输入的内容,提供直观准确的信息,帮助搜索者解决遇到的bug问题。不仅缩短了搜索时间,还确保了搜索结果的准确性,通过记录搜索者浏览的信息,进一步预测搜索者的目的,帮助软件开发人员更全面的了解和学习相关bug的知识。

005、知识图谱的生成方法及装置、实体对比方法及装置
    [专利简介]:本发明实施例提供了一种知识图谱的生成方法及装置、实体对比方法及装置。一方面,本发明实施例通过采集各实体的结构化数据和非结构化数据;从而,对所述结构化数据和所述非结构化数据中各实体的属性信息进行数据预处理,并对经过数据预处理后的属性信息进行数据校验;进而,根据经过数据校验的各实体的属性信息,构建知识图谱。因此,本发明实施例提供的技术方案用以解决现有技术中获取实体对比结果的效率比较低,获取成本比较高以及对比结果的准确率比较低的问题。

006、知识图谱的生成方法及装置、对象对比方法及装置
    [专利简介]:本发明实施例提供了一种知识图谱的生成方法及装置、对象对比方法及装置。一方面,本发明实施例通过从各网站获取不同提供者提供的对象的属性信息,对不同提供者提供的对象的属性信息进行归一化处理,获得属性标准名称;从而,根据所述属性标准名称和不同提供者提供的对象的属性信息,构建对象库;进而,利用所述对象库生成知识图谱。因此,本发明实施例提供的技术方案用以解决现有技术中获取对象的对比结果的准确性比较低以及获取效率比较低的问题。

007、一种图片挂接方法及装置、知识图谱的制作方法
    [专利简介]:一种图片挂接方法及装置、知识图谱的制作方法,该图片挂接方法包括:获取一张或多张图片和待挂接实体的属性信息;获取图片的结构化信息;获取实体的属性信息与结构化信息的匹配程度;根据图片自身的质量和匹配程度分别计算每张图片与实体的关联程度;根据关联程度完成图片挂接。该图片挂接方法算法简单、容易实现,而且图片挂接的准确性高。

008、一种对知识图谱中的实体进行合并的方法及装置
    [专利简介]:本发明涉及一种对知识图谱中的实体进行合并的方法及装置,该方法包括如下步骤:根据知识图谱中实体对应的结构化数据,生成一级特征向量;根据实体对应的文档中包含的term,生成二级特征向量;根据所述一级特征向量和二级特征向量确定不同实体间的相似度;本发明通过将实体ID分别构建一级特征向量和二级特征向量,来对同名的实体ID进行相似度计算,可以准确地判断同名的实体ID是否为同一事物,从而可以减少知识图谱中同一事物存在多个实体ID,使得知识图谱内容更加准确,结构更加紧凑。

009、基于知识图谱的汉语信息搜索方法和装置
    [专利简介]:本发明提供了一种基于知识图谱的汉语信息搜索方法和装置,该方法包括:接收来自用户的搜索词,解析出所述搜索词中包含的汉字及汉字的属性特征;在知识图谱中匹配所述汉字和/或汉字的属性特征,查找到相应的汉字数据对;利用所述汉字数据对,查找与所述汉字的属性特征对应的字典属性值,并将所述字典属性值作为搜索结果提供给所述用户。本发明能够直观、精准地将字典属性值作为搜索结果提供给用户,提高搜索效率,提升用户搜索体验。

010、基于知识图谱的人物关系搜索方法和装置
    [专利简介]:本发明提供了一种基于知识图谱的人物关系搜索方法和装置,该方法包括:接收来自用户的搜索词,解析出所述搜索词中包含的人物名称及人物的关系属性数据;在知识图谱中匹配所述人物名称和/或人物的关系属性数据,查找到相应的人物关系数据对;利用所述人物关系数据对,查找与所述人物的关系属性数据对应的关系属性赋值,并将所述关系属性赋值作为搜索结果提供给所述用户。本发明能够直观、精确地将关系属性赋值作为搜索结果提供给用户,提高搜索效率,提升用户搜索体验。

011、基于影视歌曲数据构建知识图谱的方法和装置
    [专利简介]:本发明提供了一种基于影视歌曲数据构建知识图谱的方法和装置,该方法包括:抓取影视歌曲数据源站点中更新的影视歌曲数据;提取所述更新的影视歌曲数据中的影视名称以及相应的歌曲信息,生成影视歌曲数据对;利用所述影视歌曲数据对作为知识条目,构建知识图谱。本发明基于影视歌曲数据生成架构包括影视名称以及相应的歌曲信息的影视歌曲数据对,基于知识图谱影视歌曲数据对对外提供搜索服务时,能够直观、精确地将歌曲信息作为搜索结果提供给用户,从而提高搜索效率,提升用户搜索体验。

012、基于用户标注信息构建知识图谱的方法和装置
    [专利简介]:本发明提供了一种基于用户标注信息构建知识图谱的方法和装置,该方法包括:收集网络中对特定实体的用户标注信息;根据所述用户标注信息,生成所述特定实体、标注类属性信息的结构化数据对;利用所述结构化数据对作为知识条目,构建知识图谱。本发明基于结构化数据对对外提供搜索服务时,能够直观、精确地将标注类属性信息作为搜索结果提供给用户,从而提高搜索效率,提升用户搜索体验。

013、基于结构化数据的知识图谱构建方法和装置
    [专利简介]:本发明提供了一种基于结构化数据的知识图谱构建方法和装置,该方法包括:获取一条或多条包含实体名称及对应实体属性信息的结构化数据;提取所述结构化数据中包含的实体名称及其属性信息的映射关系,生成对应的数据结构对;将所述生成的数据结构对作为知识图谱数据项进行存储。本发明基于结构化数据的结构性特点构建知识图谱,使得知识图谱中数据项的架构包括实体名称及对应实体属性信息,基于知识图谱结构化数据对外提供搜索服务时,能够直观、精确地将实体属性信息作为搜索结果提供给用户。

014、一种基于知识图谱的论文关联信息推荐方法及装置
    [专利简介]:本发明提供了一种基于知识图谱的论文关联信息推荐方法及装置,该方法包括:对用户的查询内容进行解析,得到所述查询内容的类型,以及,对所述查询内容进行检索,得到包含所述查询内容的多篇论文;根据所述多篇论文的属性信息从知识图谱中获取与所述类型相对应的边关系;根据所述边关系为所述用户推荐与所述查询内容相关联的论文信息。本发明实施例可以使得用户从所感兴趣的查询内容就能从知识图谱中获取到与该查询内容相关联的更多的论文信息,使用户能够更好的从事科研工作,提高了用户获取相关论文信息的效率。

015、一种挖掘知识图谱的方法及装置
    [专利简介]:本发明公开了一种挖掘知识图谱的方法及装置,属于计算机领域。所述方法包括:根据社区用户的社区原始数据、所述社区用户的用户属性、所述社区用户属于的主题论坛或所述社区用户属于的即时通信工作的聊天群,对所述社区用户进行聚类并形成社区用户圈子,所述社区原始数据包括所述社区用户对其他社区用户的关注度信息和所述社区用户与所述其他社区用户共同关注的话题个数;根据所述社区用户圈子包括的社区用户产生的用户行为数据,创建所述社区用户圈子的知识图谱。所述装置包括:聚类模块和创建模块。本发明能够提高搜索关联词汇的精度。

016、一种基于语义空间映射的知识图谱管理方法和系统
    [专利简介]:本发明属于文本语义处理、语义网技术领域,具体为一种基于语义空间映射的知识图谱管理方法和系统。本发明方法包括:语义向量构建、语义空间映射、知识图谱管理;知识图谱管理又包括三个分为:语义聚类、语义去重、语义标注。对于知识图谱的边/结点,首先将描述其的文本单元向语义空间投影,并通过向量累积获得其在语义空间上的向量表示;在此基础上,实现知识图谱的多项管理任务;系统包括对应的语义向量构建、语义空间映射、知识图谱管理3个模块。本发明克服了传统知识图谱管理方法在进行语义比较时对词语变形、同义词变化、语法形式变化等因素敏感的缺点,并且向量累积的方式使其能轻松应对词语个数的不同,易于实现进一步的诸如语义聚类、语义去重、语义标注等知识图谱管理任务。

017、一种基于图书目录的知识图谱的构建方法
    [专利简介]:本发明公开了一种基于图书目录的知识图谱的构建方法。它抽取数字化图书中的目录页,区分目录中条目长度,将长条目用自然语言处理工具进行词性标注得到词性数组,利用连词、标点和词性规则提取出候选节点,然后与短条目一起,去百度百科、互动百科中鉴定并利用目录结构形成上下级关系和并列关系,作为知识图谱的骨架,同时区分出强弱并列关系,分别作为增量补充进上下级关系,并根据以后缀为基础的挖掘噪声数据的算法,从未通过百科鉴定的条目中选取出节点补充进知识图谱,最后,对补充完的知识图谱中的关系,算其权重再进行排序,从而筛选掉噪声。本发明比目前已有的知识图谱有更丰富的节点,更好的可扩展性,及更高的准确率。

018、一种基于中文知识图谱的个性化推荐方法与系统
    [专利简介]:本发明属于计算机软件技术领域,具体为一种基于中文知识图谱的个性化推荐方法与系统。本发明利用中文知识图谱中概念实体间的超链接关系度量出任意两个词条间的语义关联,并结合一种改进的显式语义分析模型(ESA)来实现由两组标签分别刻画的用户和待推荐物品之间的精准推荐。对于两组即便没有共同标签词条的标签组,本发明提出的改进ESA模型借助中文知识图谱也能度量出两者间的语义距离,即匹配程度,从而极大地拓展了基于标签描述的个性化推荐技术的应用场合,具有广泛的商业应用价值。

019、一种面向图书的阅读领域知识图谱构建方法
    [专利简介]:本发明属于中文知识库应用技术领域,具体为一种面向图书的阅读领域知识图谱构建方法。该方法分为三个部分:通用知识图谱构建、领域知识图谱构建和智能阅读推荐。即:获取互联网上的知识,集成通用知识图谱;结合通用知识图谱利用迭代的方式扩展书籍相关的概念和实体,结合实体Infobox表和传统关系抽取实体关系;按照实体由长到短标注电子书籍中的核心实体,并建立实体与书籍知识图谱的链接,以实现智能知识推荐。本发明通过建立面向书籍的阅读领域知识图谱,对书籍中的实体进行解释或知识推荐,增加了知识的深度,实现了电子阅读的便捷化、智能化和人性化,具有更好的用户体验。

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