为应对高速列车零部件知识复杂、海量且多层级的特点,提高高速列车零部件知识图谱智能问答的效果,提出了一种基于情景感知和分类模型的高速列车零部件知识图谱智能问答知识子图匹配模型。该模型通过情景模型进行情景特征提取及向量转换...为应对高速列车零部件知识复杂、海量且多层级的特点,提高高速列车零部件知识图谱智能问答的效果,提出了一种基于情景感知和分类模型的高速列车零部件知识图谱智能问答知识子图匹配模型。该模型通过情景模型进行情景特征提取及向量转换;再将词向量和情景向量相融合,输入到BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型中,进行用户问句的所属知识域分类,分类结果即为知识子图匹配的结果。经试验证明,所提模型与其他主流分类模型相比,各项性能指标更优。展开更多
子图匹配是图论中最基本的操作.研究子图匹配的一个变种,即:在一个节点拥有若干元素的大图数据库中,找到与给定查询图结构同构并且对应节点元素的加权集合包含度大于给定值的所有子图,称作基于包含度的子图匹配(subgraph matching with ...子图匹配是图论中最基本的操作.研究子图匹配的一个变种,即:在一个节点拥有若干元素的大图数据库中,找到与给定查询图结构同构并且对应节点元素的加权集合包含度大于给定值的所有子图,称作基于包含度的子图匹配(subgraph matching with inclusion degree,简称SMID).该查询能够应用于多种场景,包括论文检索、社区发现、企业招聘等.为高效实现SMID,设计了同时包含节点元素和图结构信息的数据签名与查询签名,在离线处理阶段,利用数据签名为数据图建立动态签名树(DS-Tree),以加快在线处理时图节点的匹配过程.为解决DS-Tree占用空间大的问题,设计了一种DS-Tree压缩方法,在对查询效率影响不大的情况下减小了索引空间.为进一步加快查询效率,还提出了支配子图查询算法.在真实数据和人工数据上的实验结果表明,所提出的方法在效率和扩展性方面优于现有其他方法.展开更多
文摘为应对高速列车零部件知识复杂、海量且多层级的特点,提高高速列车零部件知识图谱智能问答的效果,提出了一种基于情景感知和分类模型的高速列车零部件知识图谱智能问答知识子图匹配模型。该模型通过情景模型进行情景特征提取及向量转换;再将词向量和情景向量相融合,输入到BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型中,进行用户问句的所属知识域分类,分类结果即为知识子图匹配的结果。经试验证明,所提模型与其他主流分类模型相比,各项性能指标更优。
基金Supported by the NSF of Department of Education of Anhui Province(KJ2011A195)the Innovation Fund for Graduates of Anhui Universitythe Anhui Provincial Natural Science Foundation(11040606M14)
文摘子图匹配是图论中最基本的操作.研究子图匹配的一个变种,即:在一个节点拥有若干元素的大图数据库中,找到与给定查询图结构同构并且对应节点元素的加权集合包含度大于给定值的所有子图,称作基于包含度的子图匹配(subgraph matching with inclusion degree,简称SMID).该查询能够应用于多种场景,包括论文检索、社区发现、企业招聘等.为高效实现SMID,设计了同时包含节点元素和图结构信息的数据签名与查询签名,在离线处理阶段,利用数据签名为数据图建立动态签名树(DS-Tree),以加快在线处理时图节点的匹配过程.为解决DS-Tree占用空间大的问题,设计了一种DS-Tree压缩方法,在对查询效率影响不大的情况下减小了索引空间.为进一步加快查询效率,还提出了支配子图查询算法.在真实数据和人工数据上的实验结果表明,所提出的方法在效率和扩展性方面优于现有其他方法.
