文献类型：期刊文章

作　　者：毛瑞彬[1,2] 朱菁[2] 李爱文[2] 周倚文[2] 潘斌强[2] 岳琳[3]

Mao Ruibin;Zhu Jing;Li Aiwen;Zhou Yiwen;Pan Binqiang;Yue Lin(Center for Studies of Information Resources,Wuhan University,Wuhan 430072;Shenzhen Securities Information Co.,Ltd,Shenzhen 518022;Department of Management and Economics,Tianjin University,Tianjin 300110)

机构地区：[1]武汉大学信息资源研究中心,武汉430072 [2]深圳证券信息有限公司,深圳518022 [3]天津大学管理与经济学部,天津300110

出　　处：《情报学报》

基　　金：国家重点研发计划项目“亿级节点时序图谱实时智能分析关键技术与系统”课题五“金融时序知识图谱查询与分析平台及应用验证”(2020AAA0108505)。

年　　份：2022

卷　　号：41

期　　号：3

起止页码：287-299

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：产业链知识图谱在金融领域应用较为广泛,但目前多数研究是面向单一产业的知识图谱构建或面向产业竞争情报服务,并没有把产业链和知识图谱有机地结合起来。本文从产业链应用角度出发,对产业链知识图谱的构建方法进行研究。首先提出了产业链知识图谱的构建流程和本体库,再基于领域语言模型,实现知识分类、抽取、融合等金融领域文本处理方法,对海量的领域文本进行知识抽取和融合,最终成功构建产业链知识图谱。根据本文方法构建的产业链知识图谱系统,覆盖产业链78个,细分行业7629个,已经应用到投融资、监管和产业规划等多个重要场景中。

关 键 词：产业链 知识图谱 领域语言模型  实体和关系联合抽取  

分 类 号：TP391.1] F124[计算机类]