[发明专利]一种基于深度学习的知识图谱获取方法有效
| 申请号： | 202011415892.3 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112199961B | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 汪晖;陆建波;王恩茂;钱微夏 | 申请（专利权）人： | 浙江万维空间信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F16/28;G06F16/36;G06F16/81 |
| 代理公司： | 杭州快知知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33293 | 代理人： | 杨冬玲 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的知识图谱获取方法，包括获取异构数据，将所述异构数据划分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；根据自然语言处理技术将所述异构数据进行相应的处理，得到词向量；将所述词向量输入至图谱神经网络模型，得到第一知识图谱；根据聚类法和词袋模型对所述第一知识图谱进行处理，得到第二知识图谱，相对于传统的自监督模式，本发明较为灵活，不同的数据源可以使用不同的方法，也可以根据不同的需求偏向和场景特征进行选择，最大化的突出每种方法的优势，更优的降低成本和提高成果精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 知识 图谱 获取 方法 | ||
【主权项】：
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