【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据智能化，特别涉及一种基于贝叶斯网络的语义推理方法。
技术介绍
1、语义推理是一种基于语义知识的推理过程，旨在通过逻辑和语义关系的分析，从已有信息中推导出新的知识、关系或结论。这种推理涉及对语义关系、含义和逻辑规则的理解，以便系统能够从已知信息中推断出未知的信息。语义推理在人工智能、知识图谱、自然语言处理等领域中发挥着关键作用。
2、基于上述情况，专利技术提出了一种基于贝叶斯网络的语义推理方法。
技术实现思路
1、本专利技术为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于贝叶斯网络的语义推理方法。
2、本专利技术是通过如下技术方案实现的：
3、一种基于贝叶斯网络的语义推理方法，其特征在于：利用机器学习算法构建标识模型，将未标记的元数据输入已训练好的模型，自动标识元数据匹配的数据元；利用贝叶斯网络构建知识推理算法，将语义推理与贝叶斯网络的图模型和概率推断相结合，以改进对知识图谱中实体之间关系的推理性能。
4、包括以下步骤：>
5、步骤s1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯网络的语义推理方法，其特征在于：利用机器学习算法构建标识模型，将未标记的元数据输入已训练好的模型，自动标识元数据匹配的数据元；利用贝叶斯网络构建知识推理算法，将语义推理与贝叶斯网络的图模型和概率推断相结合，以改进对知识图谱中实体之间关系的推理性能。
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的语义推理方法，其特征在于：包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯网络的语义推理方法，其特征在于：所述步骤S1中，利用已有的标书信息，学习不同主题、关键词、机构与日期之间的关系；在贝叶斯网络中，每个节点的概率分布由其父节点的状态决定
4....
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯网络的语义推理方法，其特征在于：利用机器学习算法构建标识模型，将未标记的元数据输入已训练好的模型，自动标识元数据匹配的数据元；利用贝叶斯网络构建知识推理算法，将语义推理与贝叶斯网络的图模型和概率推断相结合，以改进对知识图谱中实体之间关系的推理性能。
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的语义推理方法，其特征在于：包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯网络的语义推理方法，其特征在于：所述步骤s1中，利用已有的标书信息，学习不同主题、关键词、机构与日期之间的关系；在贝叶斯网络中，每个节点的概率分布由其父节点的状态决定；
4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的语义推理方法，其特征在于：所述步骤s1中，在标书构建与标讯发现知识图谱中的节点包括标书主题节点、关键词节点、发布机构节点、申请开始以及结束日期节点与相关性节点，所述相关性节点用于表示标书与关键词及发布机构的关联...
【专利技术属性】
技术研发人员：李丙珂，王彦功，张峰，路国隋，李存冰，贾星薪，石园，
申请(专利权)人：浪潮软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。