针对目前国家电网公共数据模型SG-CIM(state grid-common information model)难以实现自动更新迭代和挖掘新元素效率较低等问题,提出了一种基于知识图谱和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的SG-CIM...针对目前国家电网公共数据模型SG-CIM(state grid-common information model)难以实现自动更新迭代和挖掘新元素效率较低等问题,提出了一种基于知识图谱和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的SG-CIM模型自动映射技术。在现有SG-CIM模型的基础上,构建出SG-CIM知识图谱和数据表知识图谱;通过研究基于BERT模型和阻塞过滤的实体映射技术,在2个知识图谱之间建立映射关系;对文本方法映射效果进行实验分析,结果表明在自制数据集上微调后BERT模型的精确度在88%以上。展开更多
文摘针对目前国家电网公共数据模型SG-CIM(state grid-common information model)难以实现自动更新迭代和挖掘新元素效率较低等问题,提出了一种基于知识图谱和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的SG-CIM模型自动映射技术。在现有SG-CIM模型的基础上,构建出SG-CIM知识图谱和数据表知识图谱;通过研究基于BERT模型和阻塞过滤的实体映射技术,在2个知识图谱之间建立映射关系;对文本方法映射效果进行实验分析,结果表明在自制数据集上微调后BERT模型的精确度在88%以上。
