【摘 要】
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目前的业务稽查规则知识图谱构建方法信息分析能力较差,导致业务稽查规则知识图谱关系识别准确度较低.为了解决上述问题,基于深度学习研究了一种新的业务稽查规则知识图谱构建方法.利用互联网资源对业务规则内容和关键词进行注释和特征描述,将描述内容导入知识图谱数据库中.采用NLP自然语言处理及深度学习模型算法,利用序列标注技术完成知识的识别和提取.利用Bert语义消歧和知识链接技术完成知识融合,构建业务稽查规则知识图谱.实验结果表明,基于深度学习的业务稽查规则知识图谱构建方法能够有效提高信息分析能力,增强识别准确率.
【机 构】
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国网冀北电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心),北京100032
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目前的业务稽查规则知识图谱构建方法信息分析能力较差,导致业务稽查规则知识图谱关系识别准确度较低.为了解决上述问题,基于深度学习研究了一种新的业务稽查规则知识图谱构建方法.利用互联网资源对业务规则内容和关键词进行注释和特征描述,将描述内容导入知识图谱数据库中.采用NLP自然语言处理及深度学习模型算法,利用序列标注技术完成知识的识别和提取.利用Bert语义消歧和知识链接技术完成知识融合,构建业务稽查规则知识图谱.实验结果表明,基于深度学习的业务稽查规则知识图谱构建方法能够有效提高信息分析能力,增强识别准确率.
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