【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能大数据，具体涉及一种构建小规模半结构化数据知识图谱的方法及系统。
技术介绍
1、随着互联网的发展，海量数据的产生和积累已成为常态，这些数据中包含了丰富的信息和知识，但往往以非结构化或半结构化的形式存在，难以直接用于分析和决策，如何有效地组织、管理和利用这些数据，成为一个重要的研究课题。知识图谱是一种用于表示和存储结构化数据的技术，它可以将数据中的实体、属性和关系抽象为图中的节点和边，从而形成一个具有语义信息的数据网络。知识图谱可以支持多种应用场景，如搜索引擎、智能问答、推荐系统等。然而现有的知识图谱的构建都是基于大规模数据样本实现的，目前对于小规模数据的图谱构建缺乏有效的方法。此外，现有的知识抽取方法主要针对文本信息，对于数值型特征的抽取能力有限，导致在小样本半结构化数据领域存在缺陷，这些问题限制了知识图谱在特定领域的应用，尤其是在数据量有限或数据结构复杂的情况下。综上，目前亟需一种构建小规模半结构化数据知识图谱的方法，用于提高构建小规模半结构化数据知识图谱的有效性和准确性。
技术实现思
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1.一种构建小规模半结构化数据知识图谱的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种构建小规模半结构化数据知识图谱的方法，其特征在于，所述步骤S1中，首先获取待构建知识图谱的源数据，其中源数据可以为多种形式，源数据文本中包括半结构化数据和非结构化数据；若源数据中包括非结构化数据，则可通过对源数据进行处理，得到待构建知识图谱的半结构化数据。
3.根据权利要求1所述的一种构建小规模半结构化数据知识图谱的方法，其特征在于，所述步骤S2中，对数据文本进行预处理采用以下方法：
4.根据权利要求1所述的一种构建小规模半结构化数...
【技术特征摘要】
1.一种构建小规模半结构化数据知识图谱的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种构建小规模半结构化数据知识图谱的方法，其特征在于，所述步骤s1中，首先获取待构建知识图谱的源数据，其中源数据可以为多种形式，源数据文本中包括半结构化数据和非结构化数据；若源数据中包括非结构化数据，则可通过对源数据进行处理，得到待构建知识图谱的半结构化数据。
3.根据权利要求1所述的一种构建小规模半结构化数据知识图谱的方法，其特征在于，所述步骤s2中，对数据文本进行预处理采用以下方法：
4.根据权利要求1所述的一种构建小规模半结构化数据知识图谱...
【专利技术属性】
技术研发人员：冉云龙，郭磊，李东阳，赵纪为，王现勋，王浩，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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