一种基于深度学习的信创应用知识图谱构建方法

本发明公开了一种基于深度学习的信创应用知识图谱构建方法，属于知识图谱构建技术领域，所述方法首先获取信创领域的非结构化数据并进行数据预处理；然后对预处理后的非结构化数据进行实体识别和关系抽取，将抽取出的实体和关系以图结构形式进行表示构建信创应用知识图谱，并存储在图数据库中；接着对构建好的知识图谱进行嵌入学习和关系优化；同时实时更新知识图谱，当检测到新的信创领域相关数据时，自动更新数据并调整知识图谱中的信息权重；最后通过复合索引、词频匹配度、逆文档频率和综合评分机制构建信创应用知识图谱的查询功能并根据综合评分排序进行结果展示。