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文档简介
号一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与本发明公开了一种基于知识图谱的缝纫工成与管理加工的多环节信息，主要包括以下步骤：结合缝纫行业知识结构特点和服务系统需2根据缝纫工艺语料情况和图谱需求，结合缝纫行业知识结构特点2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，其特3.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，其特3对齐的词分别用<UNK>\<NUM>\<4.如权利要求3所述的一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，其特基于预训练语言模型的层叠指针网络实体关系抽取模型的解码层，进行关系和客体的联合识别，对每个可能的主体检查所有可能的关系5.如权利要求4所述的一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，其特6.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，其特7.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，其特中建立的面料基础性能知识体系中选取，输出的所述面料缝制参数在所述步骤5.5中建立4[0003]知识图谱具备将专家知识等非结构化信息进行规范化存储并用于实际生产的能[0009]步骤3、基于预训练语言模型的层叠指针网络实体关系抽取模型实现语料的关系[0011]将步骤2、步骤3所抽取的实体及其关系填充进步骤1所构建的缝纫知识本体模型5服装缝纫平整度标准进行客观评价，采用缝制实验中所得评价数据建立逐步多元回归模扩展对齐的词分别用<UNK>\<NUM>6述步骤5.1中建立的面料基础性能知识体系中选取，输出的所述面料缝制参数在所述步骤[0042]图1为本发明实施例提供的面向缝纫工艺信息融合的知识图谱构建及应用流程[0044]图3为本发明实施例提供的基于条件随机场的双向长短时记忆网络模型结构示意[0045]图4为本发明实施例提供的基于预训练语言模型的层叠指针网络模型结构示意7[0050]结合图1，本发明实施例提供的一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推[0057]将原始语料基于brat软件进行实体标注，随后利用BIO三位标注方法生成标注后8CRF层的作用是通过学习标签之间的约束，解决从BiLSTM模型中输出的标签序列可能会无[0061]步骤3：基于预训练语言模型的层叠指针网络实体关系抽取(RoBERTa_wwm_988B服装缝纫平整度标准进行客观评价，采用缝制实验中所得评价数据建立逐步多元回归[0079]建立基于Web端的缝纫工艺知识融合与智能推荐系统，实现基于知识图谱的智能[0081]实体查询功能基于Neo4j的Cypher查询语言构建，能够搜索出与某一实体相关的
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