文献类型：期刊文章

作　　者：卜意磊[1] 庞文迪[1] 吴甜甜[2] 杜奕坤[3] 李珊[1]

BU Yi-lei;PANG Wen-di;WU Tian-tian;DU Yi-kun;LI Shan(Jiangsu Provincial Administration for Industry and Commerce Information Center,Nanjing 210019,China;School of Information,Beijing University of Chemical Technology,Beijing 100029,China;School of Economics and Management,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 211100,China)

机构地区：[1]江苏省工商行政管理局信息中心,江苏南京210019 [2]北京化工大学信息学院,北京100029 [3]南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京211100

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(72174086)。

年　　份：2023

卷　　号：33

期　　号：6

起止页码：202-207

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：该文提出了面向食品监管领域的知识图谱构建研究,通过整理食品监管领域的相关文件和政策,并进行实体识别、实体关系识别、实体对齐构建食品监管领域知识图谱。其中基于双向长短时记忆网络与条件随机场结合的BiLSTM-CRF模型进行实体识别,准确率达0.96;基于食品监管实体的归类结果,确定同标签的实体间的分类关系,并创建“文本-实体”矩阵,提取出包含某实体对的所有句子,归纳实体对之间的关系;通过聚类进行实体对齐,并基于Neo4j存储和呈现图谱。构建的食品监管知识图谱弥补了食品监管领域知识图谱研究的空白,提升了食品监管体系和监管能力现代化水平。

关 键 词：知识图谱 食品监管 实体识别  关系抽取 实体对齐  

分 类 号：TP391.1]