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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种用于连铸质量工程领域的知识图谱构建方法及系统，利用深度学习的方法，从描述钢坯产生缺陷的相关数据中抽取出连铸质量实体和实体间的关系，并根据连铸质量知识图谱本体模型判断出连铸质量实体类别和关系类别。本发明提出的方法可以考虑到连铸质量实体和关系之间的密切关系，可以避免实体识别的错误影响到关系抽取的错误传播问题，最后根据利用深度学习的方法，将连铸质量知识对齐问题转换为成对连铸质量实体匹配问题，利用半监督增量学习的方法，将训练过程分为两个阶段，以减少对连铸质量领域数据的需求量，本发明构成的知识图谱能够降低分析连铸质量缺陷产生的根本原因的难度，有利于快速定位缺陷原因并进行工艺优化。
主权项：1.一种用于连铸质量工程领域的知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取连铸过程中描述钢坯产生缺陷的相关数据；构建连铸质量知识图谱的本体模型，基于本体模型定义连铸质量的实体类别和关系类别；基于实体类别和关系类别对获取的描述钢坯产生缺陷的相关数据进行标注，获取标注后的数据；构建基于分割重组的连铸质量联合抽取深度学习模型，将标注后的数据作为基于分割重组的连铸质量联合抽取深度学习模型的输入，获取连铸质量的实体-关系-实体三元组数据；对获取的实体-关系-实体三元组数据进行语义标注，获取语义标注数据；构建连铸质量知识对齐模型，将语义标注数据作为连铸质量知识对齐模型的输入，获取对齐后的三元组数据，根据对齐后的三元组数据构建连铸质量工程领域知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种用于连铸质量工程领域的知识图谱构建方法及系统
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