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基于深度学习的预警装备知识图谱构建方法研究
被引量：
1
1
作者
杨丽萍
方其庆
+2 位作者
胡亚慧
谷成刚
汪会敏
《现代防御技术》
北大核心
2024年第5期61-72,共12页
为了充分挖掘海量数据的内在关联价值,全面准确地构建预警装备领域知识图谱,提出了一种基于深度学习的预警装备知识图谱构建方法。该方法以典型非结构化文本资料为研究对象,构建预警装备领域知识图谱本体和专业词典,以驱动分词得到包含6...
为了充分挖掘海量数据的内在关联价值,全面准确地构建预警装备领域知识图谱,提出了一种基于深度学习的预警装备知识图谱构建方法。该方法以典型非结构化文本资料为研究对象,构建预警装备领域知识图谱本体和专业词典,以驱动分词得到包含6468个实体样本和11216条关系样本的预警装备知识数据集。基于融合多种深度学习模型的知识抽取方法进行实体识别和关系抽取,实验结果表明:所提模型在预警装备领域表现出优异的性能,实体识别模型F1值达到91.54%,关系抽取模型F1值达到91.05%。将提取的实体关系三元组存储在Neo4j图数据库中,进一步构建了由14种实体和22种关系组成的预警装备领域知识图谱并实现可视化。
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关键词
预警装备
知识图谱
深度学习
实体识别
关系抽取
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职称材料
题名
基于深度学习的预警装备知识图谱构建方法研究
被引量：
1
1
作者
杨丽萍
方其庆
胡亚慧
谷成刚
汪会敏
机构
空军预警学院
武警贵州省总队遵义支队
贵州
工程职业学院
出处
《现代防御技术》
北大核心
2024年第5期61-72,共12页
文摘
为了充分挖掘海量数据的内在关联价值,全面准确地构建预警装备领域知识图谱,提出了一种基于深度学习的预警装备知识图谱构建方法。该方法以典型非结构化文本资料为研究对象,构建预警装备领域知识图谱本体和专业词典,以驱动分词得到包含6468个实体样本和11216条关系样本的预警装备知识数据集。基于融合多种深度学习模型的知识抽取方法进行实体识别和关系抽取,实验结果表明:所提模型在预警装备领域表现出优异的性能,实体识别模型F1值达到91.54%,关系抽取模型F1值达到91.05%。将提取的实体关系三元组存储在Neo4j图数据库中,进一步构建了由14种实体和22种关系组成的预警装备领域知识图谱并实现可视化。
关键词
预警装备
知识图谱
深度学习
实体识别
关系抽取
Keywords
early warning equipment
knowledge graph
deep learning
entity recognition
relationship extraction
分类号
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
TJ8 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的预警装备知识图谱构建方法研究
杨丽萍
方其庆
胡亚慧
谷成刚
汪会敏
《现代防御技术》
北大核心
2024
1
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