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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明属于图谱分析技术领域，具体公开提供的基于自然语言处理的知识图谱技术特征分析方法，包括：收集并处理数据，得到新增知识图谱；对比新增知识图谱和基准知识图谱，判断是否触发增量更新，若是，更新，若否收集基准知识图谱对应各次记录应用的记录操作跟踪表；判断是否需要进行图谱更新优化；若是，确认基准知识图谱的更新优化项，确认更新优化项的优化指标，并进行反馈。本发明有效解决了当前缺乏反馈循环机制的问题，规避了当前仅从数据到图谱这种单向转换的欠缺，充分利用了图谱在实际应用中产生的反馈信息，从而提高了图谱的优化效果，同时还提高了图谱应用的实时性和有效性，并且打破了当前图谱更新的滞后性。
主权项：1.基于自然语言处理的知识图谱技术特征分析方法，其特征在于：包括：步骤1、数据收集：从各数据来源中收集当前累积的多源数据；步骤2、数据处理：对当前累积的多源数据进行处理，得到新增知识图谱；步骤3、图谱更新触发判断：将预先设置的知识图谱记为基准知识图谱，基于所述新增知识图谱，判断是否触发增量更新，若是，确认增量信息，并进行基准知识图谱更新，同时记录增量更新数据，若否，执行下一步，其中，增量更新数据由更新时间点和增量信息组成；步骤4、应用数据收集：收集基准知识图谱对应各次记录应用的记录操作跟踪表；步骤5、图谱更新优化判断：收集基准知识图谱的累计增量更新数据，基于所述累计增量更新数据和应用数据，判断是否需要进行图谱更新优化，若是，执行下一步；步骤6、图谱更新优化确认：确认基准知识图谱的更新优化项，确认更新优化项的优化指标；步骤7、图谱更新优化反馈：将基准知识图谱的更新优化项和更新优化项的优化指标反馈至图谱更新管理人员；所述对当前累积的多源数据进行处理，包括：对当累积的多源数据进行预处理；通过NER工具对经预处理后的多源数据进行实体识别，并抽取实体的属性、事件以及实体之间的关系，整合得到抽取知识；将抽取知识以三元组的形式进行存储，形成当前多源数据对应的知识图谱，记为新增知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于自然语言处理的知识图谱技术特征分析方法
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