【摘 要】
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为助力广大中小企业快速查新,亟需使用人工智能手段对科技政策文本知识建模,构建基于知识图谱的结构化查询。本研究以采集到的全国26660条科技政策文本为数据源,首先构建科技政策知识本体,之后通过Bi-LSTM深度学习模型完成三元组抽取,最后应用Neo4j图数据库完成知识存储与图谱化检索。所构建的科技政策知识图谱共有4万余个实体节点、15万余条关系,能够实现不同细粒度政策实体和关系的关联查询与可视化。这种基于科技政策本体构建政策知识图谱的方法既拓展了垂直领域知识图谱的新思路,也为开拓基于互联网的科技政策智能问答
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“基于模式创新的科技咨询服务平台研发与应用示范”(编号:2018YFB1403600)资助。
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为助力广大中小企业快速查新,亟需使用人工智能手段对科技政策文本知识建模,构建基于知识图谱的结构化查询。本研究以采集到的全国26660条科技政策文本为数据源,首先构建科技政策知识本体,之后通过Bi-LSTM深度学习模型完成三元组抽取,最后应用Neo4j图数据库完成知识存储与图谱化检索。所构建的科技政策知识图谱共有4万余个实体节点、15万余条关系,能够实现不同细粒度政策实体和关系的关联查询与可视化。这种基于科技政策本体构建政策知识图谱的方法既拓展了垂直领域知识图谱的新思路,也为开拓基于互联网的科技政策智能问答
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