【摘 要】
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为了解决高速列车研发过程中涉及到的全生命周期各类知识由于知识领域不同以及各领域知识图谱之间的异构导致的知识关联不明确，难以检索和应用等问题，提出一种基于知识图谱的高速列车知识融合方法。首先分析高速列车多源知识的组织，结合高速列车产品结构树和阶段领域构建高速列车知识图谱模式层，并根据概念模式获取知识图谱数据层构建出高速列车各阶段的领域知识图谱；随后，基于实例命名实体识别实现阶段领域本体的映射；然后，
【基金项目】
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国家重点研发计划（2020YFB1708000）； 四川省重大科技专项（2022ZDZX0003）；
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为了解决高速列车研发过程中涉及到的全生命周期各类知识由于知识领域不同以及各领域知识图谱之间的异构导致的知识关联不明确，难以检索和应用等问题，提出一种基于知识图谱的高速列车知识融合方法。首先分析高速列车多源知识的组织，结合高速列车产品结构树和阶段领域构建高速列车知识图谱模式层，并根据概念模式获取知识图谱数据层构建出高速列车各阶段的领域知识图谱；随后，基于实例命名实体识别实现阶段领域本体的映射；然后，基于属性相似度计算进行知识图谱数据层的实体对齐；最后结合高速列车产品结构树对生命周期阶段结构树实例进行映射融合。应用本文的方法在高速列车转向架方面进行实例验证和对比实验，结果表明，在命名实体识别方面，采用基于BERT+BILSTM+CRF模型得到的实体识别准确率为91%，具有较好的效果；在实体对齐方面，采用Levenshtein距离和CBOW+BILSTM模型计算实体相似度的F1值分别为82%和83%，在本文的数据集中得到的可对其实体数为8925对，相比于其他实体对齐方法的效果有明显提升。
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