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申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七一六研究所;中船数字信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的船舶制造数据资产知识图谱对齐方法，包括：使用BERT模型实现词语向量的语义嵌入，得到数据资产知识图谱实体的初始向量表示；构建图卷积神经网络框架，进行信息传递，聚合邻接实体及实体自身的信息；训练神经网络的权重参数，基于预对齐的实体构造正负样本，得到邻接实体权重矩阵和自身的权重矩阵；设计实体对齐预测算法，对待对齐的实体进行预测。本发明可应用于使用知识图谱实现企业数据资产管理的场景，在自动化构建知识图谱时，有效解决了不同业务域知识图谱融合的情况下，由于同一实体描述不一致造成的实体冗余问题，一旦推广，可以显著提高数据资产知识图谱构建的效率和准确度，同时提高数据资产管理能力。
主权项：1.一种基于图卷积神经网络的船舶制造数据资产知识图谱对齐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，抽象描述知识图谱对齐问题；步骤2，针对知识图谱，进行实体向量的初始嵌入式表示；步骤3，基于所述初始嵌入式表示，构建图卷积神经网络GCN，实现消息传递和实体的向量表示；步骤4，训练所述图卷积神经网络；步骤5，利用训练好的图卷积神经网络模型，对待对齐的船舶制造数据资产知识图谱进行预测。
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权利要求：
百度查询： 中国船舶集团有限公司第七一六研究所 中船数字信息技术有限公司 基于图卷积神经网络的船舶制造数据资产知识图谱对齐方法
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