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申请/专利权人：四川喀斯玛融通科技有限公司
摘要：本发明涉及知识图谱构建技术领域，公开了一种构建科研物资采购需求知识图谱的方法，包括：步骤一，利用网络爬虫技术爬取细分领域相关网站，收集专业词汇；对专业词汇进行分词，使长文本粒度化，向词汇词典添加词汇因子形成分类词汇词典；步骤二，结合步骤一中对分类词汇词典，采用编辑距离替代完全匹配的双向最大匹配算法对某科研细分领域的用户需求样本进行自动序列标注；步骤三，同步训练Bert－BiLSTM－CRF深度学习模型和CRF机器学习模型。通过爬取科研细分领域的网页多模态数据并抽取关键信息，维护科研领域专业词汇辞典，同时对简略模糊书写的用户采购需求文档进行自动化批量标注，通过优化词汇匹配模型提高标注的泛化能力。
主权项：1.一种构建科研物资采购需求知识图谱的方法，其特征在于，包括：步骤一，利用网络爬虫技术爬取科研细分领域相关网站，收集专业词汇；对专业词汇进行分词，使长文本粒度化，向词汇词典添加词汇因子形成分类词汇词典；步骤二，结合步骤一中的分类词汇词典，采用编辑距离替代完全匹配的双向最大匹配算法对某科研细分领域的用户采购需求样本进行自动序列标注；步骤三，同步训练Bert－BiLSTM－CRF深度学习模型和CRF机器学习模型；步骤四，对采购需求文本按标点符号对书写顺序进行层级切分，对切片子句进行命名实体识别和实体抽取；步骤五，贪心融合两个模型的抽取结果；步骤六，对切片子句的抽取结果，按照标点符号的层级，构建带有从属关系的总需求、子需求、配套参数和值的采购需求知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川喀斯玛融通科技有限公司 一种构建科研物资采购需求知识图谱的方法
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