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申请/专利权人：北京航天长峰科技工业集团有限公司
申请日：2022-10-29
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117952094A
主分类号：G06F40/289
分类号：G06F40/289;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.04.30#公开
摘要：本发明涉及一种多源异构数据的本体重构与映射方法，通过分析执法监督数据的特点，将指标进行了合并和标准化；为解决数据异构性、动态性、人工处理的高错误率，采用了基于混合神经网络文本分类的多源异构数据的本体重构方式：利用多核卷积神经网络抓取局部特征；引入双向长短期记忆网络获取上下文相关信息；引入注意力机制，提高精度，将预处理完成的文本数据通过word2vec训练词向量，通过embeding层得到句子矩阵，将句子矩阵输入到模型中，训练深度学习模型，从而实现了本体重构。
主权项：1.一种多源异构数据的本体重构与映射方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：给定两个主题相似的本体Qi，Qj。两个本体在概念、结构上并不完全相同，并将所有结点标记为1；步骤二：以本体Qi中某一结点为基准，遍历本体Qj中所有结点。若结点的概念和结构相似或相同，则将结点的状态标记为0并跳转到步骤三；否则，跳转到步骤四；步骤三：遍历本体Qi，Qj中相似节点的子节点，若存在概念和结构相同或相似的结点，进行融合并将结点的状态标记为0，若不同，则将本体Qj中的相关结点添加到Oi中的相应层级中，并将结点的状态标记为0。继续向下进行遍历，直到叶子结点；之后返回步骤二；步骤四：继续向下进行遍历，直到遍历到最终的叶子结点；步骤五：遍历本体Qj中所有状态为1的节点，并按照树形结构向上寻找距离该节点最近的标记为0的父节点，并将该节点添加该父节点对应的Qi本体之下的相应层级中，并将该节点的状态修改为0；步骤六：继续遍历状态为1的节点，直到所有节点的状态值均为0。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航天长峰科技工业集团有限公司 一种多源异构数据的本体重构与映射方法
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