[发明专利]一种基于知识图谱的科技创新资讯分类方法和存储设备

权利要求书

1.一种基于知识图谱的科技创新资讯分类方法，其特征在于，包括步骤：

获取目标数据，对所述目标数据进行知识抽取和数据整合，形成初步知识表示；

进行实体对齐，形成标准知识表示；

进行质量评估形成知识图谱；

以所述知识图谱为基础，建立知识图谱与领域分类的映射，形成知识关联；

根据知识关联结果对目标资讯进行分类。

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的科技创新资讯分类方法，其特征在于，所述“获取目标数据，对所述目标数据进行知识抽取和数据整合，形成初步知识表示”，具体还包括步骤：

所述目标数据包括但不限于：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据；

对所述半结构化数据和所述非结构化数据预处理后进行知识抽取，所述知识抽取包括但不限于：实体抽取、关系抽取、属性抽取；

对所述结构化数据进行数据整合；

整合知识抽取后的半结构化数据和非结构化数据，及数据整合后的结构化数据形成初步知识表示。

3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的科技创新资讯分类方法，其特征在于，所述“进行实体对齐，形成标准知识表示”，具体还包括步骤：

对采集到的数据进行基于语义的命名实体消歧及融合。

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的科技创新资讯分类方法，其特征在于，所述“以所述知识图谱为基础，建立知识图谱与领域分类的映射，形成知识关联”，具体还包括步骤：

建立知识链接；

所述“建立知识链接”，具体还包括步骤：

进行特征选取，并通过神经排序模型建立知识链接。

5.一种存储设备，其中存储有指令集，其特征在于，所述指令集用于执行：

获取目标数据，对所述目标数据进行知识抽取和数据整合，形成初步知识表示；

进行实体对齐，形成标准知识表示；

进行质量评估形成知识图谱；

以所述知识图谱为基础，建立知识图谱与领域分类的映射，形成知识关联；

根据知识关联结果对目标资讯进行分类。

6.根据权利要求5所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：

所述“获取目标数据，对所述目标数据进行知识抽取和数据整合，形成初步知识表示”，具体还包括步骤：

所述目标数据包括但不限于：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据；

对所述半结构化数据和所述非结构化数据预处理后进行知识抽取，所述知识抽取包括但不限于：实体抽取、关系抽取、属性抽取；

对所述结构化数据进行数据整合；

整合知识抽取后的半结构化数据和非结构化数据，及数据整合后的结构化数据形成初步知识表示。

7.根据权利要求5所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：所述“进行实体对齐，形成标准知识表示”，具体还包括步骤：

对采集到的数据进行基于语义的命名实体消歧及融合。

8.根据权利要求5所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：所述“以所述知识图谱为基础，建立知识图谱与领域分类的映射，形成知识关联”，具体还包括步骤：

建立知识链接；

所述“建立知识链接”，具体还包括步骤：

进行特征选取，并通过神经排序模型建立知识链接。