在科技資源領(lǐng)域,數(shù)據(jù)在多個(gè)平臺(tái)中分散分布且缺乏整合。本文通過(guò)研究知識(shí)圖譜在科技資源領(lǐng)域的研究與應(yīng)用,探索通過(guò)構(gòu)建科技資源領(lǐng)域知識(shí)圖譜解決上述問(wèn)題。本文研究并分析了現(xiàn)有相關(guān)知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法,在此基礎(chǔ)上提出了面對(duì)海量數(shù)據(jù)下構(gòu)建科技資源領(lǐng)域知識(shí)圖譜的方案并進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),從而進(jìn)一步探索知識(shí)圖譜在面對(duì)海量科技資源數(shù)據(jù)時(shí)更有效的構(gòu)建方法。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)基礎(chǔ)科學(xué). 2020,22(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

科技資源整合示例

科技資源領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建流程

隨后本文對(duì)已有的同義詞典中的詞匯導(dǎo)入現(xiàn)有實(shí)體融合模型進(jìn)行訓(xùn)練,并設(shè)置不同數(shù)量級(jí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)分批導(dǎo)入實(shí)體融合模型中,得到的準(zhǔn)確率如圖4所示,其中橫坐標(biāo)代表測(cè)試數(shù)據(jù)的數(shù)量,縱坐標(biāo)代表準(zhǔn)確率。由圖4可看出,該方法具有較高的實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確率,并且在實(shí)體數(shù)量增加時(shí)也可以保證較好的準(zhǔn)確率,這表明本文方法充分考慮了實(shí)體本身信息,在知識(shí)圖譜構(gòu)建過(guò)程中使用基于實(shí)體信息的同義實(shí)體融合可以有效進(jìn)行實(shí)體融合。2.3.3 實(shí)體融合策略

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3279810