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污染源知识图谱的构建
被引量:
1
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作者
袁莹
罗志强
+1 位作者
李晖
孟小亮
《厦门理工学院学报》
2022年第5期28-34,共7页
针对目前污染源数据量大、数据关联性薄弱的现状,提出一种自顶向下和自底向上相结合的污染源知识图谱构建方法。该方法结合专业知识对不同污染源类型自顶向下进行本体和逻辑的建模;针对结构化数据,采用D2R抽取方式,结合模式层自底向上...
针对目前污染源数据量大、数据关联性薄弱的现状,提出一种自顶向下和自底向上相结合的污染源知识图谱构建方法。该方法结合专业知识对不同污染源类型自顶向下进行本体和逻辑的建模;针对结构化数据,采用D2R抽取方式,结合模式层自底向上进行知识抽取和存储。以厦门市污染源数据为例的应用结果表明,该方法构建的知识图谱,可有效地对污染源数据进行整合,对其关系进行表达,且准确率可以达到95%以上。
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关键词
污染源
知识图谱
知识
抽取
知识存储
本体
D
2
r
抽取
方式
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职称材料
题名
污染源知识图谱的构建
被引量:
1
1
作者
袁莹
罗志强
李晖
孟小亮
机构
厦门理工学院计算机与信息工程学院
厦门理工学院空间信息技术研究所
武汉大学遥感信息工程学院
出处
《厦门理工学院学报》
2022年第5期28-34,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41971352)。
文摘
针对目前污染源数据量大、数据关联性薄弱的现状,提出一种自顶向下和自底向上相结合的污染源知识图谱构建方法。该方法结合专业知识对不同污染源类型自顶向下进行本体和逻辑的建模;针对结构化数据,采用D2R抽取方式,结合模式层自底向上进行知识抽取和存储。以厦门市污染源数据为例的应用结果表明,该方法构建的知识图谱,可有效地对污染源数据进行整合,对其关系进行表达,且准确率可以达到95%以上。
关键词
污染源
知识图谱
知识
抽取
知识存储
本体
D
2
r
抽取
方式
Keywords
pollution sou
r
ce
knowledge g
r
aph
knowledge ext
r
action
knowledge sto
r
age
ontology
D
2
r
ext
r
action method
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
污染源知识图谱的构建
袁莹
罗志强
李晖
孟小亮
《厦门理工学院学报》
2022
1
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