【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别涉及基于知识图谱的知识分类树表示、知识结点表征、知识分类树融合、存储、可视化方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在人工智能和大数据领域中，知识图谱融合是当下的研究热点。其核心在于将来源、结构均不同的知识图谱进行有效地整合，进而形成一个更全面、更准确的知识体系。在网络信息的爆炸式增长的情况下，采用高效的方法从海量的数据中提取有价值的知识，并将其融入现有的知识图谱中，对于提升智能系统的认知能力和决策水平具有重要意义。知识图谱融合不仅涉及数据清洗、实体对齐、连接预测等技术层面的挑战，还涉及知识管理和知识表示等问题，因此具有深远的学术和应用价值。
2、现如今不同的知识体系的知识结点划分逻辑不尽相同，针对跨知识体系的融合，传统的方法大多是基于规则、人工以及一些树结构算法来进行处理，需要耗费大量人力，其对于简单的知识结点表示准确率较高，但对于描述复杂、有歧义的知识结点表示，传统方法无法奏效，甚至人工处理也经常会因个人主观认知导致差异性。
3、传统处理知识图谱的算法主要都是基于实体之间的关系进行的...
【技术保护点】
1.一种基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，所述获得知识分类树的方法包括：
3.如权利要求2所述的基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，所述知识分类树于不同的特征分为五个类型，包括知识结点名称、知识结点父节点、知识结点路径、知识结点基本属性、知识结点技术参数属性。
4.如权利要求1所述的基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，所述文本向量化表征包括：
5.如权利要求4所述的基于多类文本表征的知识分类树融合方...
【技术特征摘要】
1.一种基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，所述获得知识分类树的方法包括：
3.如权利要求2所述的基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，所述知识分类树于不同的特征分为五个类型，包括知识结点名称、知识结点父节点、知识结点路径、知识结点基本属性、知识结点技术参数属性。
4.如权利要求1所述的基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，所述文本向量化表征包括：
5.如权利要求4所述的基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，所述向量化表征的方式包括：
6.如权利要求1所述的基于多类文本表征的知识分类树融合方法，其特征在于，所述知识融合是指，融合外部知识结点...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏天，王浩然，李帅帅，蔡华，徐清，杨小东，赵爽，史可欢，
申请(专利权)人：华院计算技术上海股份有限公司，
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。