基于异质数据源的计算机学科知识图谱构建
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山东省自然科学基金面上项目(ZR2020MF140)


Construction of Computer Subject Knowledge Graph Based on Heterogeneous Data Sources
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    摘要:

    计算机学科评估需要对学科整体信息进行汇总, 过于依赖专家经验且历届学科评估信息复用程度低. 针对此问题, 该文提出了一种计算机学科评估知识图谱构建方法. 该方法基于CIR模型建模知识图谱, 设计了针对文本数据的基于依存句法分析的无监督命名实体关系抽取方法和针对表格的数据流组合模型抽取知识, 并借助Neo4j图数据库实现知识图谱可视化, 为更多学科知识图谱的构建提供思路和借鉴.

    Abstract:

    Computer subject evaluation needs to summarize the overall information of the subject. It relies too much on expert experience, and the reuse degree of previous subject evaluation information is low. In response to this problem, this study proposes a method for constructing a knowledge graph of computer subject evaluation. The method constructs a knowledge graph model based on the CIR model, designs an unsupervised named-entity and relation extraction method based on dependency parsing for text data and a combination model of data flow for table data to extract knowledge, and visualizes the knowledge graph using Neo4j. This model can provide ideas and references for the construction of knowledge graphs of other subjects.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李华昱,刘烨宸,李家瑞,闫阳.基于异质数据源的计算机学科知识图谱构建.计算机系统应用,2022,31(6):10-18

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  • 收稿日期:2021-09-14
  • 最后修改日期:2021-10-14
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  • 在线发布日期: 2022-05-26
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