吉林大学学报(工学版) ›› 2021, Vol. 51 ›› Issue (4): 1358-1363.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200197

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基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法

朱小龙1,2(),谢忠1()   

  1. 1.中国地质大学（武汉） 地理与信息工程学院，武汉 430074
    2.长江大学 地球科学学院，武汉 430100
  • 收稿日期:2020-03-30 出版日期:2021-07-01 发布日期:2021-07-14
  • 通讯作者: 谢忠 E-mail:zxlong0224@tom.com
  • 作者简介:朱小龙（1981-），男，博士研究生，讲师.研究方向：地理信息抽取，机器学习.E-mail：zxlong0224@tom.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(41671400)

Automatic construction of knowledge graph based on massive text data

Xiao-long ZHU1,2(),Zhong XIE1()   

  1. 1.School of Geography and Information Engineering，China University of Geosciences，Wuhan 430074，China
    2.College of Geoscience，Yangtze University，Wuhan 430100，China
  • Received:2020-03-30 Online:2021-07-01 Published:2021-07-14
  • Contact: Zhong XIE E-mail:zxlong0224@tom.com

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337

摘要：

现有方法在构建知识图谱过程中，由于忽视了对半结构化数据的处理，导致知识图谱构建精确性不高，且耗时过长，为此本文提出基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法。利用三元组抽取器实现海量文本数据源抽取，并提取其中的半结构化数据，同时剔除冗余数据。根据数据处理结果，利用数据采集功能选取适当的数据对象，作为知识图谱构建的文本数据源，并对数据源实行文本格式转换、分词和特征提取等规范化处理。分析得出数据的潜在语义，并绘制XTM可视化图谱，构成初步的知识图谱。挖掘该知识图谱中的已存知识，将潜在向量应用在信息推荐中，组成用户、评分与项目的三元组数据，采用图谱演进算法对评分、用户及项目进行预测，构建潜在向量模型生成多领域推荐，从而实现知识图谱的自动演进。实验结果表明，该算法具有更高的构建精确性，并且用时较短，说明该算法具有可靠性与实际应用性。

关键词: 海量文本数据, 知识图谱, 三元组抽取器, 格式转换, 特征提取

Abstract:

In the process of constructing the knowledge graph, the existing method ignores the processing of semi-structured data, which leads to the inaccuracy and time-consuming in construction of the knowledge graph. Therefore, an automatic knowledge graph construction algorithm based on massive text data is proposed. A triplet extractor is used to extract massive text data sources, and to extract semi-structured data, while eliminating redundant data. According to the data processing results, the appropriate data objects are selected using the data collection function as the text data source constructed by the knowledge map. The data source is subjected to standardized processing such as text format conversion, word segmentation and feature extraction. The underlying semantics of the data are analyzed and an XTM visualization map is drawn to form a preliminary knowledge map. The triples of users, ratings and items are composed by mining the existing knowledge in this knowledge map, applying potential vectors to information recommendation, and the graph evolution algorithm is used to predict the ratings, users and items, constructing latent vector models Domain recommendation to realize the automatic evolution of the knowledge graph. Experimental results show that the algorithm has higher construction accuracy and less time consumption, which shows that the algorithm is reliable and practical.

Key words: massive text data, knowledge map, triples extractor, format conversion, feature extraction

中图分类号: 

  • TP311

图1

三元组抽取器框架"

图2

知识图谱构建流程"

图3

数据预处理程序"

图4

数据分析程序"

图5

XTM协议簇"

图6

实验运行环境"

图7

知识图谱构建与预测演进精度"

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