一种用于连铸质量工程领域的知识图谱构建方法及系统

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一种用于连铸质量工程领域的知识图谱构建方法及系统
申请号:CN202410916190
申请日期:2024-07-09
公开号:CN118780356A
公开日期:2024-10-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种用于连铸质量工程领域的知识图谱构建方法及系统,利用深度学习的方法,从描述钢坯产生缺陷的相关数据中抽取出连铸质量实体和实体间的关系,并根据连铸质量知识图谱本体模型判断出连铸质量实体类别和关系类别。本发明提出的方法可以考虑到连铸质量实体和关系之间的密切关系,可以避免实体识别的错误影响到关系抽取的错误传播问题,最后根据利用深度学习的方法,将连铸质量知识对齐问题转换为成对连铸质量实体匹配问题,利用半监督增量学习的方法,将训练过程分为两个阶段,以减少对连铸质量领域数据的需求量,本发明构成的知识图谱能够降低分析连铸质量缺陷产生的根本原因的难度,有利于快速定位缺陷原因并进行工艺优化。
技术关键词
知识图谱构建方法 三元组 注意力机制 深度学习模型 序列 识别模块 数据 知识图谱构建系统 语义 钢坯 实体关系抽取 监督增量 前馈神经网络 矩阵 可读存储介质 定位缺陷
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知识图谱构建方法 光储充 关系 储能单元 实体
数据标注方法 序列 大语言模型 文本 关系
序列分类方法 分支 神经网络模型 生成轨道数据 动态
脉冲响应模型 分布特征 卡尔曼滤波算法 饱和度场 强度
自动化检测方法 深度学习算法 位置变化监测系统 激光发射器 深度学习模型