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基于深度学习的食品安全风险知识图谱构建方法 被引量:1

Construction method of food safety risk knowledge graph based on deep learning
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摘要 食品安全风险管理是未来食品安全研究的重要方向,特别是研究建立食品安全风险知识图谱,对于食品风险因素的关联分析具有重要作用。本文在深入分析食品安全风险数据的基础上,训练了基于BiLSTM-CRF的知识抽取模型,提出一种基于深度学习的食品安全风险知识图谱的构建方法,为明确食品安全风险因素之间关联关系奠定技术基础。 Food safety risk management is an important direction for future food safety research,especially using the establishment of food safety risk knowledge maps for the correlation analysis of food risk factors plays an important role.Based on in-depth analysis of food safety risk data,this paper trains a BiLSTM-CRF-based knowledge extraction model and proposes a deep learning-based method for constructing a food safety risk knowledge graph.It lays the technical foundation for clarifying the correlation between food safety risk factors.
作者 袁刚 郭爽 唐琦 许入文 王金国 韩春晓 温圣军 张文通 YUAN Gang;GUO Shuang;TANG Qi;XU Ruwen;WANG Jinguo;HAN Chunxiao;WEN Shengjun;ZHANG Wentong(State Administration for Market Regulation Information Center,Beijing,100820,China;School of Computer Science,Beijing University of Technology)
出处 《质量安全与检验检测》 2023年第5期60-65,共6页 QUALITY SAFETY INSPECTION AND TESTING
基金 2022市场监管技术保障专项(2022YJ04)。
关键词 知识图谱 食品安全风险 深度学习 Knowledge Graph Food safety risk Deep learning
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