【摘 要】
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智能制造核心以知识体系为基础,目前铝电解工业知识体系不够完备,没有基于人工智能构建,缺乏完善的知识体系,构建知识图谱对于推动智能制造具有重要意义。近年来,国家大力推动铝电解工业智能制造,对铝电解工业的生产智能优化需求日益增加。一方面,铝电解工业的产能优化、能源危机等各种问题亟需解决。另一方面,铝电解生产的管理和控制智能化水平不高,知识系统化水平不强,缺少智能化的技术管理手段。铝电解知识图谱的构建及
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智能制造核心以知识体系为基础,目前铝电解工业知识体系不够完备,没有基于人工智能构建,缺乏完善的知识体系,构建知识图谱对于推动智能制造具有重要意义。近年来,国家大力推动铝电解工业智能制造,对铝电解工业的生产智能优化需求日益增加。一方面,铝电解工业的产能优化、能源危机等各种问题亟需解决。另一方面,铝电解生产的管理和控制智能化水平不高,知识系统化水平不强,缺少智能化的技术管理手段。铝电解知识图谱的构建及实现为铝电解知识的存储和工业智能化管理提供了一种合适的解决方案。知识图谱能够明确各个实体之间的关系,发现隐藏在铝电解实体及实体间关系的联系,推动铝电解工业智能化,优化生产。本项目以铝电解工业为背景,构建铝电解知识图谱,主要开展以下工作:（1）分析了铝电解生产技术和知识图谱相关技术,研究了提取实体、实体间关系的方法。在铝电解工业实体识别的方法中,本论文使用Bi LSTM-CRF模型来提取铝电解工业知识实体,本文构造训练集和测试集来训练和测试实体识别模型,通过不断训练和测试来不断优化模型,最终得到高质量的铝电解知识实体。对于铝电解实体之间关系的抽取,本文设计了Bi LSTM-attention模型,将attention模型加在Bi LSTM层之后用于实体之间关系的分类,通过attention模型聚焦句子中的关键特征,得到句子的重要语义,完成铝电解实体间的关系分类任务。最后建立了铝电解实体、实体间关系的模型。（2）研究铝电解生产过程,用图数据库Neo4j存储抽取出的实体和实体之间的关系,构建初步的铝电解知识图谱,并对该图谱进行了可视化分析。（3）设计并实现了一个基于铝电解知识图谱的铝电解知识问答系统,并将深度学习算法应用其中。
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