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司利用图卷积网络构建化塑产业链知识图谱本发明提出利用图卷积网络构建化塑产业2S5、利用图卷积网络对初始知识图谱进行优化，包括S53、基于负采样策略构造训练样本集，采用联步骤S52中，图卷积网络模型M包括具有产业链结构特征,,关系感知机制通过对不同类型的关系赋予不同的权重矩阵，使得模型区分不同的3S23、基于化工专业语料库T对基础数据集D1进行S41、基于领域知识模型进行实体构建，采用深度学习模型识别文本中的实体及其类S42、针对实体知识库E中的实体对进行关系抽取4词向量层，采用在化工专业语料库上预训练的Word2Vec模型将向量，同时引入位置编码与词向量进行融合，得到融合位置信息的特征序列veR⃞d:v=[w;cip]eRd，其中，weRr为初始词向量，c;eRdc为类别标签嵌入，的长程依赖关系，将两个方向的隐层状态拼接得到融合上下文信息的特征序列H={h1,,,,,5,,,,,,6反映产业链的动态变化。这些技术局限严重影响了化塑产业链知识图谱的实用性和可靠78始词向量，同时引入位置编码与词向量进行融合，得到融合位置信息的特征序列veR⃞d:v=[w;cip]eRd，其中，weRr为初始词向量，c;eRdc为类别标签嵌入，度衡量的维度数量；Wk为第k个维度的相似度的权重系数；type(ej)为实体的类型，9征和上下文语义特征生成节点表示，结合关系类型的语义嵌入和时序信息编码生成边表[0079]如图1和图2所示，本发明提供利用图卷积网络构建化塑的二级与三级子关系。产业上下游关系可以进一步划分为"物料依赖关系"和"价值传递关际应用需要配套相应的推理引擎。推理引擎通过前向推理和后向推理相结合的方式工作。始词向量，同时引入位置编码与词向量进行融合，得到融合位置信息的特征序列veR⃞d:v=[w;cip]eRd，其中，weRr为初始词向量，c;eRdc为类别标签嵌入，[0139]实体属性特征提取基于属性模型M2的多层次属性体系，采用分层特征提取策度衡量的维度数量；Wk为第k个维度的相似度的权重系数；type(ej)为实体的类型，[0159]知识表示G的生成采用语义融合的方法。在合并等价实体时，需要整合其属性信征和上下文语义特征生成节点表示，结合关系类型的语义嵌入和时序信息编码生成边表r为关系类型r对应的参[0186]本实施例的联合损失函数将知识图谱优化任务分解为三个子任务并进行联合优多任务联合优化的设计能够同时兼顾知识图谱补全和纠错的需求，通过权重系数B和v来

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