[發(fā)明專利]一種基于加權(quán)語義相似度的配網(wǎng)多源網(wǎng)架實(shí)體融合方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010555531.2
• 申請(qǐng)日: 2020-06-17
• 公開（公告）號(hào): CN111881290A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 秦丹丹;鄭高峰;劉麗;李龍躍;王鑫;張淑娟;趙龍;汪玉;高博;徐斌;李金中;王瀟;孫偉;李博;卞真旭;仇茹嘉;錢光超;邵珺偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)家電網(wǎng)有限公司;國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司;國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號(hào): G06F16/35
• 分類號(hào): G06F16/35;G06F16/36;G06F40/30;G06N20/00
• 代理公司: 西安毅聯(lián)專利代理有限公司 61225
• 代理人: 陸佳

1.一種基于加權(quán)語義相似度的配網(wǎng)多源網(wǎng)架實(shí)體融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟一：對(duì)多個(gè)不同源的網(wǎng)架進(jìn)行知識(shí)抽取，得到多個(gè)異構(gòu)本體；

步驟二：尋找多個(gè)異構(gòu)本體之間的關(guān)系，建立相應(yīng)的映射，進(jìn)行多個(gè)異構(gòu)本體的融合，形成多個(gè)知識(shí)圖譜本體模型；

步驟三：將多個(gè)知識(shí)圖譜本體模型，使用加權(quán)算法進(jìn)行融合；

步驟四：得到融合后結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于加權(quán)語義相似度的配網(wǎng)多源網(wǎng)架實(shí)體融合方法，其特征在于：步驟一中所述的知識(shí)抽取包括：實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、屬性抽取，按照上述順序?qū)Χ嘣淳W(wǎng)架進(jìn)行知識(shí)抽取。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于加權(quán)語義相似度的配網(wǎng)多源網(wǎng)架實(shí)體融合方法，其特征在于：步驟二中所述的本體融合，先采用本體集成的方法得到全局本體，再得到單個(gè)異構(gòu)本體和全局本體的映射關(guān)系。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于加權(quán)語義相似度的配網(wǎng)多源網(wǎng)架實(shí)體融合方法，其特征在于：所述的本體集成，是消除多個(gè)異構(gòu)本體之間的異構(gòu)，將多個(gè)異構(gòu)本體直接合并為一個(gè)全局本體。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于加權(quán)語義相似度的配網(wǎng)多源網(wǎng)架實(shí)體融合方法，其特征在于：所述的映射關(guān)系，得到所述的映射關(guān)系分為三步：導(dǎo)入待映射本體，發(fā)現(xiàn)映射，表示映射。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于加權(quán)語義相似度的配網(wǎng)多源網(wǎng)架實(shí)體融合方法，其特征在于：所述的發(fā)現(xiàn)映射，是發(fā)現(xiàn)所述的全局本體和單個(gè)異構(gòu)本體之間的關(guān)系，從單個(gè)異構(gòu)本體的屬性出發(fā)，使用基于字符串和基于語言的方法，比較單個(gè)異構(gòu)本體與所述的全局本體相關(guān)的名稱、標(biāo)簽和注釋，尋找單個(gè)異構(gòu)本體與所述的全局本體之間的相似性，得到單個(gè)異構(gòu)本體與所述的全局本體之間的映射關(guān)系，進(jìn)一步得到知識(shí)圖譜本體模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于加權(quán)語義相似度的配網(wǎng)多源網(wǎng)架實(shí)體融合方法，其特征在于：步驟三中所述的加權(quán)算法是基于概率模型的對(duì)齊方法，為所述的知識(shí)抽取中進(jìn)行屬性抽取時(shí)得到的屬性分配不同的權(quán)重。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于加權(quán)語義相似度的配網(wǎng)多源網(wǎng)架實(shí)體融合方法，其特征在于：所述的權(quán)重是基于Ttf-idf模型來計(jì)算每個(gè)屬性的權(quán)重。