公开(公告)号：CN113569050B

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202111117993.7

申请日：2021-09-24

Applicant: 湖南大学

Inventor： 胡玉鹏 ,  李宗营 ,  黄崇凯 ,  叶振宇 ,  李丹 ,  秦拯

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F16/958 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的政务领域知识图谱自动化构建方法，包括领域数据集构建和知识图谱构建，所述领域数据集构建具体包括如下步骤：网址收集；超链接去重；网页正文抽取；领域文档分类；数据集构建；所述知识图谱构建具体包括如下步骤：知识抽取；知识修正；知识融合；知识存储以及知识图谱动态展示。本发明的有益效果如下：有效的在缺乏领域专家的情况下构建了政务领域三元组数据集；本发明提出的知识抽取法在实体关系识别中的表现较为优秀，准确率和召回率均较高；提出了知识修正的概念，分别针对实体及关系提出了修正方法，使得知识的表达更加完善。

公开(公告)号：CN113569050A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202111117993.7

申请日：2021-09-24

Applicant: 湖南大学

Inventor： 胡玉鹏 ,  李宗营 ,  黄崇凯 ,  叶振宇 ,  李丹 ,  秦拯

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F16/958 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的政务领域知识图谱自动化构建方法，包括领域数据集构建和知识图谱构建，所述领域数据集构建具体包括如下步骤：网址收集；超链接去重；网页正文抽取；领域文档分类；数据集构建；所述知识图谱构建具体包括如下步骤：知识抽取；知识修正；知识融合；知识存储以及知识图谱动态展示。本发明的有益效果如下：有效的在缺乏领域专家的情况下构建了政务领域三元组数据集；本发明提出的知识抽取法在实体关系识别中的表现较为优秀，准确率和召回率均较高；提出了知识修正的概念，分别针对实体及关系提出了修正方法，使得知识的表达更加完善。

公开(公告)号：CN110688836A

公开(公告)日：2020-01-14

申请号：CN201910938421.1

申请日：2019-09-30

Applicant: 湖南大学

Inventor： 胡玉鹏 ,  司凯 ,  冯小博 ,  黄靖 ,  黄崇凯 ,  黄芸

IPC: G06F40/242 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于监督学习的领域词典自动化构建方法，首先将文本关键词提取转换成二分类问题，使用机器学习的方法提取文本关键词，然后使用文本关键词和本发明构建的相关规则构建领域词典，最后通过相似度扩充领域词典实现了领域词典的自动化构建和扩充。本发明可以更快更准确地构建领域词典。