摘要
公开了一种基于多态数据存储的政务图谱的实现方法和系统,包括对源头数据进行预处理,预处理包括错误数据清洗、重复数据清洗、缺失数据补全,源头数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据;对清洗后的数据进行信息抽取,获取知识并形成构建知识图谱的三元组;采用多种融合方式对多模态数据进行融合,包括阶段融合、直接融合、特征融合、决策融合、混合融合和模型融合,建立共享空间表示,以从不同角度更完整地描述实体。本申请针对政务多态数据进行融合,提取实体所有关联关系进行分析推理,进一步提升传统关系图谱的信息质量和准确率。
技术关键词
数据存储
政务
构建知识图谱
神经网络模型
数据融合方法
决策
文本
深度学习模型
加权方法
视频编辑
实体关联关系
阶段
图像压缩
三元组
图像增强
多模态