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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的电力科研知识智能查询方法及系统，该方法包括以下步骤：收集电力科研文献信息，爬取电力科研领域关键词词典，将收集到的电力科研文献信息与电力科研领域关键词存储在图数据库Neo4j中；收集关于电力文章中的关键词与关键词释义的句子，并人工标注数据；将关键词中的每一个字作为一个实体构建关键词与字的知识图谱，基于该图谱得到融合邻居信息的每个字的邻域矩阵；构建融合知识图谱邻域信息的电力科研知识智能查询模型，该模型经过训练输出得到句子中的电力关键词识别与句子意图解析。本发明改进了常用的字符嵌入模型，融入了字与电力关键词之间的知识图谱基于邻居的聚合信息，可以更好的匹配电力关键词。
主权项：1.一种基于知识图谱的电力科研知识智能查询方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1收集电力科研文献信息，爬取电力科研领域关键词词典，并将收集到的电力科研文献信息与电力科研领域关键词存储在图数据库Neo4j中；S2收集关于电力文章中的关键词与关键词释义的句子，并进行人工标注数据；S3将步骤S2中得到的关键词及相关释义中的每一个字作为一个实体构建关键词与字的知识图谱，基于该知识图谱得到融合邻域信息的每个字的邻域矩阵；S4构建融合邻域信息的电力科研知识智能查询模型，记为ESQM模型，该模型经过训练输出得到句子中的电力关键词识别与对应句子的意图解析；所述ESQM模型包括输入特征层和特征提取预测输出层，所述输入特征层为结合知识图谱邻域矩阵的字符嵌入模型，所述特征提取预测输出层包括：BILSTM层，命名实体层和文本分类层；输入的字符向量经过BILSTM层后，分别经过命名实体部层与文本分类层，得到查询句子的命名实体关键词与意图解析；S5根据得到的句子意图解析与电力关键词，基于步骤S1得到的电力科研文献信息与电力科研领域关键词使用相应的数据库查询语言得到图数据库中正确的分类，完成电力科研知识智能查询。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种基于知识图谱的电力科研知识智能查询方法及系统
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