摘要
本发明公开了一种地下水位与建筑物风险知识图谱的补全方法。本方法为:1)对地下水位与建筑物风险知识图谱中的实体进行频率分析,将出现频率低于设定阈值的实体作为长尾实体;2)对于每一长尾实体a,获取与地下水位或建筑物风险相关的舆情信息,将舆情信息中的实体以及从所选外部数据源中收集与长尾实体a相关的信息作为长尾实体a的语义背景;3)从多模态数据中提取与长尾实体a相关联的特征,作为长尾实体a的特征;4)将长尾实体a的特征及语义背景输入大语言模型,得到长尾实体a的特征向量;5)基于该长尾实体a的特征向量,利用图神经网络获取图谱中长尾实体a与其邻近实体之间的关系,完成对地下水位与建筑物风险知识图谱的补全。
技术关键词
实体
建筑物
补全方法
风险
知识图谱补全算法
语义
大语言模型
存储计算机程序
关系
频率
数据
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