摘要
一种用于工业知识图谱构建的复杂语义关系抽取方法,属于自然语言处理技术领域,所述方法包括以下步骤:步骤1、结合工业文本数据上下文构建动态提示获得工业实体间关系表征;步骤2、采用对比学习增强关系存储队列中关系特征的类内聚合和类间分离;步骤3、动态优化训练过程,用收敛后的模型推理工业知识图谱中工业实体间的关系。本发明考虑了工业文本数据上下文的语义以及实体标注集中实体类型信息,并利用关系存储队列对不同语义关系进行类内聚合和类间分离,关系抽取准确性高,知识图谱构建性能好。
技术关键词
工业知识图谱
语义关系抽取方法
文本
实体间关系
队列
数据
动态
知识图谱构建
样本
深度学习模型
序列
预测类别
标签
自然语言
参数
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
客户数据处理方法
主题
数学模型
客户关系管理
集成模块
图像分类方法
预训练模型
卷积神经网络模块
文本编码器
标记