CN119494397A 一种高速公路养护知识图谱的构建方法 （安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司）_第1页
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本发明公开了一种高速公路养护知识图谱2步骤S1：对高速公路养护信息进行获取，同时对获取步骤S4：根据得到的融合结果选取合适的图谱模型骤S2中对预处理数据进行知识抽取的具体获取预处理数据，同时获取预处理数据中的文本数据，并对文接着对获取的关联实体进行分析，同时对关联实体对应的实体属获取标记的待分析抽取结果，并获取任一组待分析抽取结果为分析3若新增知识来源、新增知识的内容完整性以及新增知识的时效性选择基于Transformer架构的开源预训练语言模型，接着采用领域适应技术调整模型首先进行专家访谈与问卷调查，收集专家对模型表现的反馈基于收集到的实时反馈，利用强化学习算法对模45[0010]作为本发明的进一步方案，所述步骤S3中对知识抽取结果进行分析的具体方式选择基于Transformer架构的开源预训练语言模型，接着采用领域适应技术调整基于收集到的实时反馈，利用强化学习算法对模型进行进一步训练优化输出结6构建基于Transformer架构的开源预训练语言模型并运用领域适应技术进行优7养护技术实体和“车辙”这一病害实体，接着将获取的所有实体进行标号记作i，且i=1、并将存在关系的实体标记为关联实体，且此处的关联实体表示为存在两个及两个以上的实8针对时效性的分析，比如在当前倡导绿色环保交通基础设施养护的时代背景下，知识的内容完整性以及新增知识的时效性中均为正常，则将新增知识替换知识抽取结果，若不需要保留，新增知识来源、新增知识的内容完整性以及新增知识的时效性中均为正常任一组存在异常，则将新增知识进行剔除，且在剔除的时候可以对新增知识中与当前知识经过对新增知识的分析和整理得到处理结果，且此处的处理结果包括未经过处理的知识抽的数量标号，接着获取任一组处理结果为目标对象，并计算目标对象与剩余处理结果的相似度值，且此处的相似度值通过余弦相似度进行表示，通过计算目标对象与处理结果的余此处得到的融合结果表示为处理结果之间对应的意思存在相似，比如，一个数据源中提到[0024]例如，假设我们有两组关于高速公路养护技术的向基于收集到的实时反馈，利用强化学习算法对模型进行进一步训练优化输出结9本实施例在对相似度值进行计

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