东南大学朱彦洁获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于深度学习的桥梁管养知识图谱自动构建方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116450852B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310461241.5,技术领域涉及:G06F16/36;该发明授权基于深度学习的桥梁管养知识图谱自动构建方法是由朱彦洁;王瑜晨;熊文;蔡春声设计研发完成,并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的桥梁管养知识图谱自动构建方法在说明书摘要公布了:本发明公开了基于深度学习的桥梁管养知识图谱自动构建方法,包括:S1、对桥梁管养领域文本进行预处理,并建立桥梁管养领域文本标注数据库;S2、采用BERT+BiLSTM+CRF模型构建桥梁领域实体自动提取模型;S3、建立桥梁管养领域关系自动识别模型:建立桥梁领域实体关系目录,利用两阶段关系识别算法对步骤S2得到的桥梁管养领域实体中抽取实体对,并识别该实体对中实体之间的匹配关系;S4、桥梁管养知识图谱构建和可视化。本发明实现了桥梁管养知识图谱的自动构建,解决了传统桥梁领域知识图谱构建方法组织难度大、构建成本高、自动化程度低的问题,提高了桥梁检测信息的利用效率,为桥梁智能管养提供了技术支撑。
本发明授权基于深度学习的桥梁管养知识图谱自动构建方法在权利要求书中公布了:1.基于深度学习的桥梁管养知识图谱自动构建方法,其特征在于,包括如下步骤: S1、对桥梁管养领域文本进行预处理,并建立桥梁管养领域文本标注数据库; S2、采用BERT+BiLSTM+CRF模型构建桥梁领域实体自动提取模型:以清洗和规范化处后理的文本序列为输入,利用中文迁移学习预训练模型BERT,获得含有语义特征的序列向量; 利用BiLSTM模型捕捉桥梁管养领域文本上下文信息的双向语义依赖;利用条件随机场CRF通过邻近实体标签的关系获得一个最优的预测序列,识别桥梁管养领域实体; S3、建立桥梁管养领域关系自动识别模型:建立桥梁领域实体关系目录,抽取步骤S2得到的桥梁管养领域实体的实体对,利用两阶段关系识别算法识别该实体对中实体之间的匹配关系,具体如下: 第一阶段:针对中间不存在文本信息的桥梁管养领域实体ei和ej间的关系进行识别,依据已提取实体和预设关系目录R,将全部的定义实体E和预设关系R进行匹配,建立实体-关系-实体元组T: Ti=Ei→ri→Ei+1 其中,Ti为Ei-ri-Ei+1元组,Ei为第i个实体,ri为第i个关系,Ei+1为第i+1个实体;将经过S2步骤后的实体集合中的实体ei和ej与全部元组T进行匹配,元组内的实体间为有向关系,采用双向匹配算法获得实体间关系ri,如下式: ri=match[Ti,ei,ej] 第二阶段:针对一组相邻且中间存在文本信息的桥梁管养领域实体和间的关系进行识别,首先对实体和间的非实体文本进行最大池化操作,获得文本特征向量如果两个识别的实体间不存在文本,将设置为0,获得关系的向量表示,每一个实体对得到两个关系表示,如下式: 其中,和为已识别的实体特征向量; 将和这两个关系输入进一个全连接网络,再使用sigmoid函数进行激活,该过程表示如下式: 其中,对应桥梁管养领域关系目录R中不同关系的概率,概率值最大的位置代表的实体关系即为该组实体匹配的关系ri; S4、根据步骤S3获得的实体对中实体之间的匹配关系建立实体-关系-实体三元组,然后对全部的实体-关系-实体三元组中的多个实体进行对齐消融,得到桥梁管养知识图谱。
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