一种基于材料文献构建的知识图谱的复合材料拉伸强度性能预测方法

本发明公开了一种基于材料文献构建的知识图谱的复合材料拉伸强度性能预测方法，包括以下步骤：S1、根据预定义的实体与关系类型，对相关的材料科学文献进行标注，从而构建用于模型训练的材料文献数据集；S2、利用步骤S1构建的材料文献数据集，训练一个联合实体与关系抽取模型；S3、应用步骤S2训练好的联合抽取模型处理材料文献，抽取三元组结构化信息，据此构建复合材料知识图谱，并将其存储于支持查询的图数据库中；S4、基于步骤S3构建的知识图谱识别与拉伸强度相关的输入特征，并利用这些特征训练机器学习模型，用以预测复合材料的拉伸强度。本专利采用“文献挖掘‑知识图谱‑机器学习”全链路系统，将自然语言处理与材料计算结合，突破传统实验试错模式，缩短材料研发周期50％以上。