一种基于深度学习的问答知识图谱构建方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的问答知识图谱构建方法及系统，方法包括：从多种数据来源收集目标领域的多维度的问答数据，并对问答数据进行清洗和标准化处理，以消除噪声信息，生成初步数据集；利用深度学习模型对问答数据进行语义分析，生成问答数据中每个问答文本的上下文嵌入表示；从上下文嵌入表示中识别知识实体以及实体间的关系，构建初步的知识三元组；基于知识三元组，将识别出的实体和关系构建初步的问答知识图谱，并为初步的问答知识图谱中的每个节点分配唯一标识符，以生成结构化的问答知识图谱。利用本发明实施例，能够显著提高问答知识图谱构建效率和语义理解能力，推动智能问答系统在复杂场景下的应用。