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文档简介

一种自动化构建工业知识图谱的方法、系本发明公开一种自动化构建工业知识图谱实体间的关系进行判断抽取后构建第一知识图2针对非结构化数据建立嵌入层将词映射为词向量,通过前馈针对结构化数据利用三元组将所述结构化数据的数据结构映射定期执行数据抓取任务,检测更新的数据并进行动态知识融基于工业知识词典将所述非结构化数据中的每个词语随机映射到一个多维度的向量,通过正弦和余弦函数生成法对所述非结构化数据中的每个词语进行位通过将所述词向量序列和位置编码进行相加得到结合词语语义和位置信息的向量序Wv,将所述向量序列Z作为输入序列通过所述初始化后的权重矩阵进行计算后映射为查询应用softmax函数将所述注意力得分标准化为一个概率分布使得所有注意力权重的将多头注意力机制中多个头的输出进行拼接后输入前馈神经网络进行拼接和归一化3对所述输出向量h进行softmax操作,得到每个标记属于各个根据获取的所述词向量序列中的实体及类别计算各实体对中的关系,针对实体对e1,将两个实体对的表示进行拼接,并利用一个全连接层对所述拼接的实据配置自动检索数据库数据,根据本体对应的数据表数据构建当前本体对应的实体对象,每条数据代表一个对应的知识图谱实体,每条数据的各个字段即为当前实体的属性信息,根据本体查找已和当前本体维护自定义关系的其他本体,并4系统底层使用Neo4j作为知识图谱数据库存储和管理知识图谱数据,开发工具类管理8.如权利要求5或6所述的自动化构建工业知识图谱通过实体识别对新数据进行扫描,当识别到新实体时对比新实体若所述新实体与现有实体重复,检测现有实体的属性变更,在述第二知识图谱中定位对应的现有实体并更新实体的属性,并为变更的属性创建历史记若新关系在所述第一知识图谱或所述第二知识图谱中已存在,检,,第一知识图谱构建单元(400用于针对非结构第二知识图谱构建单元(500用于针对结构化数据利用三元组将所述结构化数据的5机可执行指令被处理器执行时实现所述方法6[0001]本发明涉及知识图谱构建技术领域,具体为一种自动化构建工业知识图谱的方化数据建立嵌入层将词映射为词向量,通过前馈神经网络获取所述词向量中的实体及类根据所述动态知识融合的结果更新和优化所述第一知识图谱和7基于工业知识词典将所述非结构化数据中的每个词语随机映射到一个多维度的通过将所述词向量序列和位置编码进行相加得到结合词语语义和位置信息的向通过前馈神经网络获取所述词向量中的实体设置多头注意力机制的注意力头的数量,使用Xavier方法随机初始化权重矩阵k计算注意力得分,并使用所述查询向量Q和键向量KT之间的点积衡量相似度,其应用softmax函数将所述注意力得分标准化为一个概率分布使得所有注意力权将多头注意力机制中多个头的输出进行拼接后输入前馈神经网络进行拼接和归对所述输出向量h进行softmax操作,得到每个标记属于各个实体标签的概率分8e,i表示从起始位置s1到结束位置e1之间的token的隐藏状态,表示系统底层使用Neo4j作为知识图谱数据库存储和管理知识图谱数据,开发工具类选择AntV_G6作为前端可视化框架用于图谱数据9,第一知识图谱构建单元,用于针对非结构化数据建立嵌入层将词映射为词向量,图3为本发明一个实施例所述的自动化构建工业知识图谱的方法的自动化生成图图4为本发明一个实施例所述的自动化构建工业知识图谱的方法的电厂图谱实体参照图1~图2为本发明的一个实施例,提供了一种自动化构建工业知识图谱的方基于工业知识词典将非结构化数据中的每个词语随机映射到一个512维度的向通过将词向量序列和位置编码进行相加得到结合词语语义和位置信息的向量序kvk,,[0025]进一步的,应用softmax函数将注意力得分标准化为一个概率分布使得所有注,,将多头注意力机制中多个头的输出进行拼接后输入前馈神经网络进行拼接和归FFN(x)=ReLU(xW1+b1)[0026]在本申请实施例中,对各个实体间的关系进行判断抽取后构建第一知识图谱包根据获取的词向量序列中的实体及类别计算各实体对中的关系,针对实体对e1,i表示从起始位置s1到结束位置e1之间的token的隐藏状态,表示,其中,epairER2d;,通过softmax函数计算分类后的实体对中每个关系类别的概率,将预测关系标签[0027]S200:针对结构化数据利用三元组将结构化数据的数据根据映射关系获取实体与实体间的关系结构后或第二知识图谱中定位对应的现有实体并更新实体的属性,并为变更的属性创建历史记,第一知识图谱构建单元400,用于针对非结构化数据建立嵌入层将词映射为词向第二知识图谱构建单元500,用于针对结构化数据利用三元组将结构化数据的数[0036]本实施例还提供一种计算设备,该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,计语言Java和直译式脚本语言JavaScr

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