【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语义识别，具体地涉及一种融合知识图谱的化工装置问答方法及一种融合知识图谱的化工装置问答系统。
技术介绍
1、化工装置是是石油炼制过程中最重要的装置之一。其中，装置的复杂化学反应和高温高压环境容易导致事故和安全风险,建立一个化工装置的安全风险知识库，并实现对知识的有效抽取和管理，具有重要的意义。
2、目前，现有技术中的安全风险知识库大多是基于人工构建的，存在构建难度大、管理维护成本高等问题；同时，化工装置中的数据形式也较为复杂，包括生产时序数据、文本、图像、视频等多种非结构化数据，对知识抽取和知识图谱构建提出了挑战；现有的知识抽取方法都是将实体识别和关系抽取分开进行，很容易造成误差传播。此外，对于化工装置相关问题的查找和咨询，如果不是咨询专家等专业人士，将更多依赖于互联网搜索引擎去寻找相关知识，这样存在效率低下且不准确的问题。针对现有化工装置问答方案存在的效率低和不准确的问题，需要提出一种新的化工装置问答方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施方式的目的是提供一种融...
【技术保护点】
1.一种融合知识图谱的化工装置问答方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述化工装置知识信息包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述知识信息中的词语进行向量表示之前，所述方案还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述知识信息中的词语进行向量表示，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预训练的实体关系联合抽取模型，对向量表示后的知识信息进行特征抽取，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述Bi-LSTM
<...【技术特征摘要】
1.一种融合知识图谱的化工装置问答方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述化工装置知识信息包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述知识信息中的词语进行向量表示之前，所述方案还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述知识信息中的词语进行向量表示，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预训练的实体关系联合抽取模型，对向量表示后的知识信息进行特征抽取，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述bi-lstm层表示为：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在所述标注序列中识别头实体和尾实体，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：谷瑞超，石梦琪，王建斌，施红勋，李传坤，常庆涛，于一帆，刘瑾萱，陈雅丽，陶然，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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