面向营商环境的知识图谱构建研究

摘要：

[目的]构建营商环境知识图谱,提升营商环境信息资源利用率,发现营商环境发展因素内部实体关系,为决策分析提供支持.[方法]以北京市营商环境政策文本为数据集构建营商环境知识图谱,提出一种融合依存句法分析和语义角色标注的营商环境知识抽取方法,构建组合模型分类器筛选实体关系三元组,计算语义相似度进行关系名称融合对齐,并设计实验探究Trans R模型在营商环境领域链接预测任务效果差异的主要影响因素和使用调整策略,完成知识推理.[结果]所构建的营商环境知识图谱包含31 955种实体,1 847种关系,45 682个三元组,通过Neo4j和Gephi进行存储和可视化,支持使用Cypher语句进行知识查询.[局限]由于营商环境文本上下文信息复杂,如何针对指代不明确的实体构建模型、提高营商环境政策文本知识抽取效果进而改善知识图谱三元组质量有待后续研究.[结论]通过构建营商环境知识图谱揭示了营商环境领域知识之间的关联性,为营商环境知识问答系统构建、政府业务流程整合重塑和制定优化营商环境决策提供科学依据.

关键词：营商环境、知识图谱、知识抽取、关系对齐、链接预测

所属期刊栏目：6

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费交叉学科创新研究项目;中南财经政法大学硕士研究生实践创新项目

在线出版日期：2022-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：82-96