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公开(公告)号：CN112148888A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010984868.5
申请日：2020-09-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于图神经网络的知识图谱构建方法，包括以下步骤：步骤1）目标实体识别：给定目标文本语句，使用双向长短时记忆循环神经网络模型和条件随机场模型识别目标文本语句中的目标实体；步骤2）实体关系抽取：使用基于文本的卷积神经网络模型抽取两个目标实体之间的关系；步骤3）知识图谱的构建及更新：使用图卷积神经网络模型对实体及实体关系进行学习，根据学习到的结果对知识图谱进行构建及更新，本发明提高了实体关系抽取的准确性，使知识图谱的表达能力更加精准；此外，将图神经网络模型用于学习图数据，对结点进行有效的分类，扩展知识图谱的应用性。
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