基于概念图的知识图谱补全方法和系统

    公开(公告)号:CN116992040A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310498632.4

    申请日:2023-05-05

    Abstract: 本发明提供了一种基于概念图的知识图谱补全方法和系统,方法包括以下步骤:通过分割算法抽取半结构化数据获取实体的上位关系,生成显式概念知识;通过神经网络方法抽取非结构化文本获取概念的上下位关系,生成隐式概念知识;对概念知识从不相容概念维度和命名实体识别维度进行概念验证,将错误的概念知识进行过滤,完成概念图的构建;使用基于图遍历的规则挖掘方法,挖掘概念图中丰富的上下位信息,探索更大范围的三元组;通过基于路径游走的知识补全方法实现对常识知识图谱的概念补全。系统包括概念图构建单元和图谱补全单元。解决了新生成节点缺乏新颖性,模型的性能和应用场景受限,图谱的准确性和质量较低的问题。

    一种面向知识融合的多域知识冲突检测方法

    公开(公告)号:CN116340546A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310409170.4

    申请日:2023-04-17

    Abstract: 本发明公开了一种面向知识融合的多域知识冲突检测方法,其包括:对多个来源的三元组组成的多源知识集合进行分块,得到第一多源知识集合和第二多源知识集合;其中,所述第一多源知识集合包括存在属性冗余或属性冲突的三元组;所述第二多源知识集合包括存在关系冗余或关系冲突的三元组;对所述第一多源知识集合进行属性冲突检测,对所述第二多源知识集合进行关系冲突检测。本发明提高了冲突检测准确率。

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