一种基于飞行器维修的知识推理方法技术

本发明专利技术提出了一种基于飞行器维修的知识推理方法，属于知识图谱知识推理领域；该方法包括：首先，对技术跟踪数据进行处理，将其提取为实体

【技术实现步骤摘要】
一种基于飞行器维修的知识推理方法


[0001]本专利技术属于知识推理领域，具体涉及到种基于飞行器维修知识图谱的知识推理方法。

技术介绍

[0002]知识推理技术是知识图谱(Knowledge Graph，KG)的一个重要应用领域，能够在基于已有知识图谱事实的基础上，预测出三元组中缺失的部分，从而补充并丰富知识图谱，传统的知识推理有两种主流方法：基于规则的知识推理和基于本体的知识推理；
[0003]基于规则的推理需要依赖于规则、前提、特定假设等条件，基于规则的知识推理很早就受到了广泛关注,其依赖的位于实体之上的规则和假设易于理解，具有较好的可解释性，产生了一系列的推理方法，早期的NELL知识图谱采用一阶关系学习算法进行知识图谱推理，后来的研究者对基于规则的推理方法进行了进一步的完善与改进；
[0004]上述基于规则的推理是最基础的，严重依赖于规则的严格匹配和离散逻辑操作，无法处理模糊和噪声数据，预先制定的评估标准限制了所学规则的表达能力。之后的研究者用多种方法对传统方法的知识推理进行了改进和完善，Jiang等人利用启发式规则对知识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.本发明提出了一种基于飞行器维修的知识推理方法，将非结构化文本的附加信息与知识推理三元组相结合，进而实现更高效准确的知识推理，主要包含以下步骤：步骤(A)数据预处理；步骤(B)飞行器维修知识图谱的构建；步骤(C)基于知识图谱进行知识提取；步骤(D)使用构建的四元组进行知识推理；步骤(E)对推理结果进行评价。2.根据权利要求1所述的一种基于飞行器维修的知识推理方法，其特征在于：步骤(A)，对原始数据进行预处理，包括数据清洗和自然语言处理：一是整理获取的飞行器技术跟踪数据，针对数据缺失和冗余等数据质量问题，建立属性约束和完整性约束进行数据筛选与重复数据的冗余清除；二是使用分词工具将经过预处理的文本信息进行分词，参照停用词典去除标点符号、停用词等。3.根据权利要求1所述的一种基于飞行器维修的知识推理方法，其特征在于：步骤(B)，飞行器知识图谱的构建，使用Neo4j对维修信息、故障信息及其关系以实体为中心进行存储，调用python中的py2neo模块，采用自底向上的方法构建飞行器维修知识图谱，每个实体，如“故障”、“下部措施”、“部件信息”等都是一个独立的节点，每个事件与事件具体信息之间存储为“关系”。4.根据权利要求1所述的一种基于飞行器维修的知识推理方法，其特征在于：步骤(C)，基于知识图谱进行知识提取，使用Cypher语句将构建好的知识图谱导出为CSV...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖乐，岳思雯，李清，杨卫东，段梦诗，李家馨，
申请(专利权)人：河南工业大学，
类型：发明
国别省市：