[发明专利]一种基于深度学习的知识图谱构建方法在审
| 申请号： | 201910943933.7 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110704413A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 章志容;李实;彭添才 | 申请（专利权）人： | 东莞市盟大塑化科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/28;G06F16/36 |
| 代理公司： | 44332 广东莞信律师事务所 | 代理人： | 梁年顺 |
| 地址： | 523000 广东省东莞市南城区周溪隆溪路*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及知识图谱技术领域，具体公开了一种基于深度学习的知识图谱构建方法，包括：分析数据表结构信息，将数据表栏位信息进行关联；对数据表栏位数据属性进行头实体识别、关系识别和尾实体识别，对数据对象进行文本分词处理或信息识别，构建数据对象的实关系和虚关系的知识图谱。其通过数据表栏位关联和文本识别处理，可以将数据库中的各项数据之间的关系有效地关联起来，任意数据之间只要有任何属性和关系之间的现有或潜在的联系，均会进行相应关联，并通过知识图谱展现出来，为事务决策提供参考，从而可以更好地挖掘出大数据的潜在价值。 | ||
| 搜索关键词： | 关联 图谱 实体识别 数据对象 数据表结构信息 关系识别 栏位信息 图谱构建 文本分词 文本识别 信息识别 大数据 潜在的 位数据 有效地 构建 栏位 数据库 参考 挖掘 事务 决策 分析 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的知识图谱构建方法，其特征在于，包括：/n分析数据表结构信息，将数据表栏位信息进行关联；/n对数据表栏位数据属性进行头实体识别、关系识别和尾实体识别，对数据对象进行文本分词处理或信息识别，构建数据对象的实关系和虚关系的知识图谱。/n
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