基于无监督学习知识图谱构建方法及系统

本发明涉及知识图谱技术领域，具体为基于无监督学习知识图谱构建方法及系统，所述方法包括：获取文本数据，对收集的文本数据进行预处理，并对文本数据进行分词，得到文本数据的分词结果；基于预训练语言模型，对文本数据的分词结果进行实体识别，并对文本数据中的实体识别结果进行歧义消除；采用无监督模型抽取实体关系，生成实体和实体关系三元组；构建实体关系权重计算公式，并将实体关系权重映射为实体关系置信度，过滤置信度值低于阈值的实体关系；基于文本数据中抽取的实体和实体关系，构建文本数据的知识图谱。本发明提高了知识图谱构建的效率和质量，为智能搜索、问答、推荐等知识驱动的应用提供了重要的知识支撑。