建筑法规知识图谱构建及问答系统的实现
这是一篇关于建筑行业,法律法规,知识图谱,问答系统,实体识别的论文, 主要内容为根据“十四五”规划,建筑行业需要发展体系框架、规范市场,加强工程安全保障体系,并全面提升智能化水平。作为全球经济支柱的建筑行业,及时提升智能化水平对于其发展至关重要,而这需要信息化技术的有力支持。目前,我国建筑行业正处于高速发展阶段,建筑市场的规模性和复杂性都与日俱增。然而,这也导致人们在获取建筑法规知识时缺乏快速、准确、全面的途径。为了解决这一问题,本文依托于建筑法律法规等数据,对知识图谱进行研究,设计并实现了基于建筑法规知识图谱的问答系统。该系统主要针对建筑领域法规学习考试人员和建筑工程从业人员,旨在提供一种管理和可视化知识的工具。建筑法规知识图谱作为行业知识图谱,在目前的调研中还没有成熟的建筑法规知识库,因此本文所提出的建筑法规问答系统具有极强的应用价值和现实意义。本文的主要工作内容如下:(1)从工程领域的瓶颈、建筑市场出现的问题、知识获取途径缺乏及建筑行业政策支持等四个方面详细介绍了本文研究背景,引出了本文的研究目的和意义。全面阐述了知识图谱和问答系统的研究进展,并分析了建筑领域知识图谱的研究现状。(2)本文探讨了建筑法规知识图谱的构建技术,包括数据预处理、信息抽取和知识融合等技术,通过这些技术将建筑法规文本数据转化为结构化的数据,并使用Neo4j图数据库进行存储和管理,成功的构建了建筑法规知识图谱。其中,在命名实体抽取方面,本文使用人工标注的BIO建筑法规语料库作为训练和测试数据集,构建了基于ALBERT+BiLSTM+CRF的建筑法规命名实体识别模型。通过与其它模型进行对比实验分析,验证了本模型的合理性及其优势。(3)本文在知识图谱的基础上,进行构建知识问答模块。整个问答模块可以分为三个子模块:问题解析、知识检索和答案排序。在问题解析模块中,采用了多种技术,如Aho-Corasick算法、命名实体识别和TextRank算法等,对自然语言问题进行解析。在知识检索模块中,根据问题解析的信息构建Cypher语句,以便快速高效地检索知识图谱中的信息,获取问题的答案组。最后,通过计算答案组与问题的相似度并进行排序,从而返回最佳的问题答案。这些模块之间相互协作,以确保用户能够便捷地提出自然语言问题,并快速获得准确的答案。(4)基于需求分析和总体设计,本文开发了包括建筑法规问答、知识可视化等功能板块的建筑法规知识图谱的问答系统,旨在满足用户对建筑法规相关问题的需求,为用户提供更加便捷和高效的知识服务。该系统采用了Django和BootStrap作为前后端架构,以确保系统具有可扩展性和可维护性。同时,使用Neo4j图数据库来存储和查询知识图谱,从而实现高效的知识管理和搜索功能。此外,还使用Echarts工具进行可视化展示,以便用户更加直观地了解知识图谱中的信息。建筑法规知识图谱构建及问答系统的实现,是知识图谱在该领域的初步尝试和应用,它将建筑法规与人工智能相结合,形成了一个实用性强、可扩展性强的系统。该系统的建立不仅为后续的研究人员提供了一个丰富的知识库,同时也为从事建筑行业的人员和建筑学员提供了一个高质量、标准化的学习和参考平台。
融合知识图谱的林业法律法规问答系统研建
这是一篇关于林业,法律法规,知识图谱,知识问答,深度学习的论文, 主要内容为在我国基础性产业中,林业的发展关系到我国生态文明的建设以及社会发展的可持续性;同时林业信息化作为我国“十三五”规划中最重要的目标之一,迫切需要互联网技术的推动。目前我国在林业法律法规相关信息与知识的获取方面还缺乏有效途径,本文将知识图谱相关技术应用于林业法律法规领域,针对林业法律法规的特点,对条款中的知识进行抽取并建立知识图谱,同时基于知识图谱设计实现了一个林业法律法规问答系统。本文的主要研究成果如下:(1)构建林业法律法规知识图谱。对获取到的林业法律法规文本经过清洗和分割后,采用一种融合依存句法分析以及语义角色标注的方法,对实体及预定义的9类关系进行抽取;这9类关系覆盖了林业法律法规数据集中67%以上的条款,最终获得一个较为合理有效的林业法律法规知识图谱。(2)设计实现了基于知识图谱的林业法律法规问答算法。算法使用Bi LSTM-CRF模型进行实体识别,并采用基于TF-IDF以及词向量的相似度计算方法进行关系识别及问句模板匹配,最终通过查询的方式获取答案。作为表征问答算法准确率的两个重要指标,本文实体识别模型的F1值达到了89.72%,关系识别算法的准确率达到85.47%。(3)设计并搭建了林业法律法规问答系统。基于上述实现,本文利用Vue.js、Java Spring Boot以及Python以前后端分离的方式搭建了基于知识图谱的林业法律法规问答系统,系统实现了智能问答、知识图谱可视化以及法律法规全文检索等功能。本文研究并构建的系统作为知识图谱在林业法律法规领域的初步尝试和应用,不仅可以为用户提供相对精确的林业法律知识,同时也可以作为智慧林业以及智慧法院发展的支撑,服务于林业法律法规领域的其他应用。
融合知识图谱的林业法律法规问答系统研建
这是一篇关于林业,法律法规,知识图谱,知识问答,深度学习的论文, 主要内容为在我国基础性产业中,林业的发展关系到我国生态文明的建设以及社会发展的可持续性;同时林业信息化作为我国“十三五”规划中最重要的目标之一,迫切需要互联网技术的推动。目前我国在林业法律法规相关信息与知识的获取方面还缺乏有效途径,本文将知识图谱相关技术应用于林业法律法规领域,针对林业法律法规的特点,对条款中的知识进行抽取并建立知识图谱,同时基于知识图谱设计实现了一个林业法律法规问答系统。本文的主要研究成果如下:(1)构建林业法律法规知识图谱。对获取到的林业法律法规文本经过清洗和分割后,采用一种融合依存句法分析以及语义角色标注的方法,对实体及预定义的9类关系进行抽取;这9类关系覆盖了林业法律法规数据集中67%以上的条款,最终获得一个较为合理有效的林业法律法规知识图谱。(2)设计实现了基于知识图谱的林业法律法规问答算法。算法使用Bi LSTM-CRF模型进行实体识别,并采用基于TF-IDF以及词向量的相似度计算方法进行关系识别及问句模板匹配,最终通过查询的方式获取答案。作为表征问答算法准确率的两个重要指标,本文实体识别模型的F1值达到了89.72%,关系识别算法的准确率达到85.47%。(3)设计并搭建了林业法律法规问答系统。基于上述实现,本文利用Vue.js、Java Spring Boot以及Python以前后端分离的方式搭建了基于知识图谱的林业法律法规问答系统,系统实现了智能问答、知识图谱可视化以及法律法规全文检索等功能。本文研究并构建的系统作为知识图谱在林业法律法规领域的初步尝试和应用,不仅可以为用户提供相对精确的林业法律知识,同时也可以作为智慧林业以及智慧法院发展的支撑,服务于林业法律法规领域的其他应用。
融合知识图谱的林业法律法规问答系统研建
这是一篇关于林业,法律法规,知识图谱,知识问答,深度学习的论文, 主要内容为在我国基础性产业中,林业的发展关系到我国生态文明的建设以及社会发展的可持续性;同时林业信息化作为我国“十三五”规划中最重要的目标之一,迫切需要互联网技术的推动。目前我国在林业法律法规相关信息与知识的获取方面还缺乏有效途径,本文将知识图谱相关技术应用于林业法律法规领域,针对林业法律法规的特点,对条款中的知识进行抽取并建立知识图谱,同时基于知识图谱设计实现了一个林业法律法规问答系统。本文的主要研究成果如下:(1)构建林业法律法规知识图谱。对获取到的林业法律法规文本经过清洗和分割后,采用一种融合依存句法分析以及语义角色标注的方法,对实体及预定义的9类关系进行抽取;这9类关系覆盖了林业法律法规数据集中67%以上的条款,最终获得一个较为合理有效的林业法律法规知识图谱。(2)设计实现了基于知识图谱的林业法律法规问答算法。算法使用Bi LSTM-CRF模型进行实体识别,并采用基于TF-IDF以及词向量的相似度计算方法进行关系识别及问句模板匹配,最终通过查询的方式获取答案。作为表征问答算法准确率的两个重要指标,本文实体识别模型的F1值达到了89.72%,关系识别算法的准确率达到85.47%。(3)设计并搭建了林业法律法规问答系统。基于上述实现,本文利用Vue.js、Java Spring Boot以及Python以前后端分离的方式搭建了基于知识图谱的林业法律法规问答系统,系统实现了智能问答、知识图谱可视化以及法律法规全文检索等功能。本文研究并构建的系统作为知识图谱在林业法律法规领域的初步尝试和应用,不仅可以为用户提供相对精确的林业法律知识,同时也可以作为智慧林业以及智慧法院发展的支撑,服务于林业法律法规领域的其他应用。
建筑法规知识图谱构建及问答系统的实现
这是一篇关于建筑行业,法律法规,知识图谱,问答系统,实体识别的论文, 主要内容为根据“十四五”规划,建筑行业需要发展体系框架、规范市场,加强工程安全保障体系,并全面提升智能化水平。作为全球经济支柱的建筑行业,及时提升智能化水平对于其发展至关重要,而这需要信息化技术的有力支持。目前,我国建筑行业正处于高速发展阶段,建筑市场的规模性和复杂性都与日俱增。然而,这也导致人们在获取建筑法规知识时缺乏快速、准确、全面的途径。为了解决这一问题,本文依托于建筑法律法规等数据,对知识图谱进行研究,设计并实现了基于建筑法规知识图谱的问答系统。该系统主要针对建筑领域法规学习考试人员和建筑工程从业人员,旨在提供一种管理和可视化知识的工具。建筑法规知识图谱作为行业知识图谱,在目前的调研中还没有成熟的建筑法规知识库,因此本文所提出的建筑法规问答系统具有极强的应用价值和现实意义。本文的主要工作内容如下:(1)从工程领域的瓶颈、建筑市场出现的问题、知识获取途径缺乏及建筑行业政策支持等四个方面详细介绍了本文研究背景,引出了本文的研究目的和意义。全面阐述了知识图谱和问答系统的研究进展,并分析了建筑领域知识图谱的研究现状。(2)本文探讨了建筑法规知识图谱的构建技术,包括数据预处理、信息抽取和知识融合等技术,通过这些技术将建筑法规文本数据转化为结构化的数据,并使用Neo4j图数据库进行存储和管理,成功的构建了建筑法规知识图谱。其中,在命名实体抽取方面,本文使用人工标注的BIO建筑法规语料库作为训练和测试数据集,构建了基于ALBERT+BiLSTM+CRF的建筑法规命名实体识别模型。通过与其它模型进行对比实验分析,验证了本模型的合理性及其优势。(3)本文在知识图谱的基础上,进行构建知识问答模块。整个问答模块可以分为三个子模块:问题解析、知识检索和答案排序。在问题解析模块中,采用了多种技术,如Aho-Corasick算法、命名实体识别和TextRank算法等,对自然语言问题进行解析。在知识检索模块中,根据问题解析的信息构建Cypher语句,以便快速高效地检索知识图谱中的信息,获取问题的答案组。最后,通过计算答案组与问题的相似度并进行排序,从而返回最佳的问题答案。这些模块之间相互协作,以确保用户能够便捷地提出自然语言问题,并快速获得准确的答案。(4)基于需求分析和总体设计,本文开发了包括建筑法规问答、知识可视化等功能板块的建筑法规知识图谱的问答系统,旨在满足用户对建筑法规相关问题的需求,为用户提供更加便捷和高效的知识服务。该系统采用了Django和BootStrap作为前后端架构,以确保系统具有可扩展性和可维护性。同时,使用Neo4j图数据库来存储和查询知识图谱,从而实现高效的知识管理和搜索功能。此外,还使用Echarts工具进行可视化展示,以便用户更加直观地了解知识图谱中的信息。建筑法规知识图谱构建及问答系统的实现,是知识图谱在该领域的初步尝试和应用,它将建筑法规与人工智能相结合,形成了一个实用性强、可扩展性强的系统。该系统的建立不仅为后续的研究人员提供了一个丰富的知识库,同时也为从事建筑行业的人员和建筑学员提供了一个高质量、标准化的学习和参考平台。
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