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申请/专利权人：江苏第二师范学院
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193748A
主分类号：G06F16/36
分类号：G06F16/36;G06F16/33;G06F16/335;G06F16/951;G06F40/30;G06N5/022
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明提出一种基于知识图谱的深度阅读方法及系统，包括：通过自动化爬虫和信息提取技术，收集并清洗数据，然后使用实体识别、关系抽取，及属性提取技术将数据转化为知识图谱形式；利用深度学习模型，对文本进行语义表示，捕捉文本的上下文信息和语义关联；使用图数据库和自定义查询语言，实现对知识图谱的查询，支持基于实体、关系和属性的查询，并提供个性化的查询建议；结合图算法和推理引擎，进行知识图谱的关联分析和推断，生成解读结果，并为每个推断提供证据。本发明集结了知识图谱的构建、更新、查询及深度语言理解等功能，实现了从原始数据的输入到知识输出的全自动化流程。
主权项：1.一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，包括：步骤S1：通过自动化爬虫和信息提取技术，收集并清洗数据，然后使用实体识别、关系抽取，及属性提取技术将数据转化为知识图谱形式；步骤S2：利用深度学习模型，对文本进行语义表示，捕捉文本的上下文信息和语义关联；步骤S3：使用图数据库和自定义查询语言，实现对知识图谱的查询，支持基于实体、关系和属性的查询，并提供个性化的查询建议；步骤S4：结合图算法和推理引擎，进行知识图谱的关联分析和推断，生成解读结果，并为每个推断提供证据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏第二师范学院 一种基于知识图谱的深度阅读方法及系统
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