一种专利知识图谱的构建方法
专利知识图谱对专利精准检索、专利深度分析和专利知识培训等应用起到了重要作用.文中提出了一种实用的基于种子知识图谱、文本挖掘以及关系补全的专利知识图谱构建方法.在该方法中,为确保质量,首先人工建立一个种子专利知识图谱,然后采用专利文本模式的概念和关系抽取方法扩展种子专利知识图谱,最后对扩展的专利知识图谱进行定量评估.文中针对中医药领域专利进行了种子知识的人工提取和词法句法模式的人工总结,并使用机器学习的方法在学习到新的词法句法模式后对种子专利知识图谱进行扩展和图谱补全.实验结果表明,中医药领域专利种子知识图谱中的节点数和关系数分别为19453个和194775条,经过扩展后,它们分别达到了558461个和7275958条,即分别增加了27.7倍和36.3倍.
专利文本、专利知识图谱、词法句法分析、表示学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
2022-11-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共12页
185-196