【摘 要】
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现有方法在构建知识图谱过程中,由于忽视了对半结构化数据的处理,导致知识图谱构建精确性不高,且耗时过长,为此本文提出基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法。利用三元组抽取器实现海量文本数据源抽取,并提取其中的半结构化数据,同时剔除冗余数据。根据数据处理结果,利用数据采集功能选取适当的数据对象,作为知识图谱构建的文本数据源,并对数据源实行文本格式转换、分词和特征提取等规范化处理。分析得出数据的潜在语义,并绘制XTM可视化图谱,构成初步的知识图谱。挖掘该知识图谱中的已存知识,将潜在向量应用在信息推荐中,组成用户
【机 构】
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中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,长江大学地球科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41671400).
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现有方法在构建知识图谱过程中,由于忽视了对半结构化数据的处理,导致知识图谱构建精确性不高,且耗时过长,为此本文提出基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法。利用三元组抽取器实现海量文本数据源抽取,并提取其中的半结构化数据,同时剔除冗余数据。根据数据处理结果,利用数据采集功能选取适当的数据对象,作为知识图谱构建的文本数据源,并对数据源实行文本格式转换、分词和特征提取等规范化处理。分析得出数据的潜在语义,并绘制XTM可视化图谱,构成初步的知识图谱。挖掘该知识图谱中的已存知识,将潜在向量应用在信息推荐中,组成用户
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