基于双向长短期记忆网络的纺纱工艺重用知识图谱构建

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摘要： 针对获取碎片化纺纱工艺信息导致的生产效率低下、资源浪费及决策失误等问题，文章提出了一种基于双向长短期记忆网络的纺纱工艺重用知识图谱构建方法。首先，自上而下定义纺纱工艺相关概念、术语和关系，完成对知识图谱模式层的构建;其次，根据模式层规则来构建数据层，采用双向长短期记忆网络（Bi-directional Long Short-Term Memory，BiLSTM）模型捕捉输入序列的上下文信息作为条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）的输入，对标签序列进行建模标注以提取关键知识信息，并通过词向量模型（Word2Vec）来计算纺纱相关的文本数据之间的相似度来实现知识融合，从而提升分词准确率;最后通过Neo4j图数据库存储抽取到的纺纱工艺知识，并可视化展示原料、工艺等复杂关系网络，可帮助纺织企业优化生产、提升决策效率。（剩余18885字）