一种基于知识图谱的数据整合方法技术

本申请公开了一种基于知识图谱的数据整合方法，涉及知识图谱技术领域，包括：将文本数据输入到基于Prompt的大语言模型中；Qwen‑14B预训练模型采用自注意力机制对输入的文本数据进行编码，生成词语和句子级别的语义向量；根据生成的语义向量，获取实体和关系；抽取主语－谓语‑宾语三元组SPO形式的结构化知识；将SPO映射为图数据库Neo4j的知识图谱，采用Neo4jCypher语句，将SPO中的主语和宾语实体映射为节点；将SPO中的谓语关系映射为节点间的关系；采用基于Neo4j的图存储引擎，将映射得到的知识图谱存储到图数据库中，图数据库采用邻接表结构；利用知识图谱进行数据整合。针对现有技术中数据整合效率低的问题，本申请提高了非结构化文本数据的整合效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及知识图谱，特别涉及一种基于知识图谱的数据整合方法。

技术介绍

1、知识图谱作为一种结构化的知识表示和存储方式，通过将实体、关系和属性以图的形式组织起来，能够更加高效、灵活地管理和检索知识。将非结构化文本数据整合到知识图谱中，可以实现知识的统一表示、关联分析和智能应用，具有广阔的应用前景，如智能搜索、问答系统、推荐系统等。

2、然而，将非结构化文本数据整合到知识图谱中面临着诸多挑战。首先，非结构化文本数据缺乏明确的结构和语义信息，如何准确地识别文本中的实体和关系是一个难点。其次，文本数据量巨大、涉及领域广泛，人工构建知识图谱的成本高、周期长，难以满足实际应用的需求。此外，知识图谱的存储和查询也面临着效率和可扩展性的挑战。

3、在相关技术中，比如中国专利文献cn117150050b中提供了2023年12月1日，一种基于大语言模型的知识图谱构建方法及系统，属于文本处理
所述方法包括：对知识文本数据进行文本聚类，得到若干不同文本类型的知识文本数据集t；将知识文本数据集t提交至第一hdfs进行分布式文件储存；按照知识文本ty本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识图谱的数据整合方法，包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

5.根据权利要求1至4任一所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

6.根据权利要求5所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

7.根据权利要求6所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

8.根据权利要求7所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种基于知识图谱的数据整合方法，包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

5.根据权利要求1至4任一所述的基于知识图谱的数据整合方法，其特征在于：

6...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨利，金海武，郑熳，
申请(专利权)人：杭州原数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：