利用图卷积网络构建化塑产业链知识图谱的方法与流程

本发明涉及知识图谱，尤其涉及利用图卷积网络构建化塑产业链知识图谱的方法。

背景技术：

1、知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，能够有效地描述实体之间的复杂关系和属性特征，已经在多个领域得到广泛应用。传统的知识图谱构建方法主要依赖于文本挖掘、实体识别、关系抽取等技术，通过对海量数据的处理和分析，形成具有语义关联的知识网络。随着人工智能技术的发展，知识图谱在产业分析、决策支持等方面展现出重要价值。

2、化工塑料产业链具有产品种类多、工艺复杂、上下游关系密切等特点，其知识体系涉及化学品、生产工艺、市场交易等多个维度的信息。目前，化塑产业链知识图谱主要应用于产业链分析、供需匹配和风险预警等场景，但由于行业专业性强、数据来源分散，现有的知识图谱构建方法难以满足化塑产业精细化管理的需求。

3、现有技术在处理化塑产业链知识图谱时存在以下问题：首先，企业信息、产品技术、市场交易等多源异构数据的整合和标准化处理效果不理想；其次，传统的知识建模方法难以准确表达化工领域的专业概念和复杂关系；最后，知识图谱的优化能力不足，难以及时反映产业链的动态变化。这些技术局限严重影响了化塑产业链知识图谱的实用性和可靠性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提出了利用图卷积网络构建化塑产业链知识图谱的方法，旨在解决现有技术中化塑产业链多源异构数据处理效果不理想、专业领域知识表达不准确以及知识图谱更新优化能力不足等技术问题，通过系统化的数据处理、知识建模和图卷积网络优化方法，实现对化塑产业链知识的高效表达、自动补全和错误修正，从而构建一个准确、可靠且具有自动优化能力的化塑产业链知识图谱。

2、本发明的技术方案是这样实现的：本发明提供了利用图卷积网络构建化塑产业链知识图谱的方法，包括：

3、s1、通过数据采集系统获取化塑产业链多源异构数据，形成初始数据集，多源异构数据包括企业信息数据、产品技术数据和市场交易数据；

4、s2、对初始数据集进行预处理，生成标准化数据集；

5、s3、基于标准化数据集进行知识建模，包括构建化塑产业链本体模型、设计多维属性体系、定义实体关系类型，并建立语义规则库和知识推理规则集，形成领域知识模型；

6、s4、根据领域知识模型构建初始知识图谱，包括实体构建、关系抽取、知识对齐与融合；

7、s5、利用图卷积网络对初始知识图谱进行优化，包括构设计图卷积网络模型、训练模型，通过训练后的模型对知识图谱进行自动补全和纠错，得到优化后的化塑产业链知识图谱。

8、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s2包括：

9、s21、对初始数据集进行规范化预处理，通过设计统一的字段映射规则对多源异构数据进行格式统一，采用基于编辑距离的数据去重算法识别并合并重复记录，生成统一格式的基础数据集d1；

10、s22、对化工领域的专业术语、化学品名称、工艺流程进行系统性整理和分类，建立规范的化工领域词典和术语体系，构建化工专业语料库t；

11、s23、基于化工专业语料库t对基础数据集d1进行语义分析，利用专业词典进行术语识别和标准化，通过词频统计和共现分析提取文本的语义特征，建立文本与专业概念的映射关系，生成包含语义标注的数据集d2；

12、s24、对数据集d2进行结构化转换，基于预定义的字段模板将非结构化文本信息映射为规范的结构化形式，提取并保留核心语义信息，最终生成标准化数据集d3。

13、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s3包括：

14、s31、基于标准化数据集，采用领域驱动设计方法构建化塑产业链本体模型，通过文本挖掘技术从数据中提取核心概念，运用层次聚类算法建立概念的分类体系，基于领域专家知识定义概念间的继承和组成关系，形成具有层次结构的本体概念模型m1；

15、s32、以本体概念模型m1为基础，针对化工产品的属性特点和工艺流程的复杂性，设计属性建模机制，建立多层次的属性体系，将产品的化学性质、物理性质、生产工艺参数等进行细粒度的描述，构建属性之间的关联关系和约束条件，生成增强的属性模型m2；

16、s33、结合本体概念模型m1和属性模型m2，定义化塑产业链中的实体关系类型，包括产业上下游关系、供需关系、技术关联关系，构建关系的层次分类体系，形成完整的关系模型m3；

17、s34、基于模型m1、m2、m3，构建语义规则库，设计实体间的推理规则，制定实体-关系约束规则，建立属性值的推导规则，最终生成包含推理能力的规则库，从而形成完整的领域知识模型。

18、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s4包括：

19、s41、基于领域知识模型进行实体构建，采用深度学习模型识别文本中的实体及其类型，结合属性模型m2提取实体属性特征，建立实体索引系统，生成规范的实体知识库e；

20、s42、针对实体知识库e中的实体对进行关系抽取，基于语义相似度的关系映射算法识别实体间的关系类型，并计算关系置信度，形成关系集合r；

21、s43、对实体知识库e和关系集合r进行知识对齐与融合，通过计算多维相似度识别等价实体，处理知识冲突，生成统一的知识表示g；

22、s44、基于知识表示g构建初始知识图谱，将实体作为图的节点并赋予属性特征，将关系作为带有类型和权重的有向边，建立属性的快速检索机制，最终形成具有实体-关系-属性三元组结构的初始知识图谱kg。

23、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s41中，采用改进的bilstm-crf模型进行实体识别与分类，包括：

24、输入层，接收化工领域文本序列x={x1,x2,...,xn}，通过分词模块进行序列切分，并对分词结果进行标准化处理，生成规范化的输入序列；

25、词向量层，采用在化工专业语料库上预训练的word2vec模型将输入序列映射为初始词向量，同时引入位置编码与词向量进行融合，得到融合位置信息的特征序列，其中，为初始词向量，为类别标签嵌入，为位置编码，为特征序列的总维度；

26、领域特征提取层，针对化工领域专业术语和符号，设计化工专用的卷积神经网络chem-cnn，提取局部关键特征，生成领域增强的特征序列u={u1,u2,...,un}；

27、bilstm层包含前向和后向两个lstm网络，分别从正向和反向处理特征序列u，捕获序列的长程依赖关系，将两个方向的隐层状态拼接得到融合上下文信息的特征序列h={h1,h2,...,hn}；

28、注意力层，基于bilstm的输出计算注意力得分矩阵，通过softmax归一化得到注意力权重，对上下文特征进行加权求和得到上下文向量，将其与原特征融合得到注意力增强的特征序列a={a1,a2,...,an}；

29、crf层，利用转移矩阵和发射矩阵建模标签序列的整体依赖关系，计算完整标签序列的条件概率，通过最大化路径得分优化序列标注结果：

30、，

31、，

32、式中，为发射得分，表示标签对应特征的适应度；为转移得分，表示相邻标签的转移概率；z为规范化因子；

33、输出符合bioes标注方案的标签序列y*={y1,y2,...,yn}，其中yi∈{b-t,i-t,o,e-t,s-t}，t为实体类型。

34、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s42包括：

35、构建实体语义表示，对实体对(e1,e2)，获取其语义向量ve1,ve2∈rd，其中d为向量维度，向量通过预训练语言模型获得；

36、计算实体对的语义相似度：

37、，

38、式中，为向量内积，为向量范数，输出为实体对的语义相似度得分；

39、对于关系模型m3中定义的关系类型集合rt={r1,r2,...,rk}，计算关系映射得分：

40、，

41、式中，为多维度相似度计算函数，第k个维度的相似度衡量；k表示相似度衡量的维度数量；为第k个维度的相似度的权重系数；为实体的类型，为实体类型对之间的关系先验概率；为激活函数；

42、确定关系类型并计算置信度：

43、，

44、，

45、当超过阈值时，将三元组加入关系集合r。

46、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s5包括：

47、s51、构建初始知识图谱kg的节点-边特征向量，通过融合实体的属性特征、结构特征和上下文语义特征生成节点表示，结合关系类型的语义嵌入和时序信息编码生成边表示，采用稀疏矩阵存储建立图的邻接矩阵，获得知识图谱的多维特征表示；

48、s52、设计产业链感知图卷积网络结构，引入残差连接结构，以构建端到端的图卷积网络模型m；

49、s53、基于负采样策略构造训练样本集，采用联合损失函数对图卷积网络模型m进行参数优化，得到优化模型m'；

50、s54、利用优化模型m'对初始知识图谱kg进行优化，通过链接预测发现潜在的实体关系并计算其可信度，基于关系分类结果对现有的错误链接进行识别和修正，结合实体属性预测补充缺失的属性信息，最终生成优化后的知识图谱kg'。

51、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s52中，图卷积网络模型m包括具有产业链结构特征的图神经网络架构，包含多层聚合模型、关系感知机制和残差连接结构，其中，多层聚合模型针对化塑产业链的复杂关系结构，设计产业链感知图卷积网络，捕获多跳的上下游关系；关系感知机制根据不同的实体关系类型，动态调整消息传递的权重；残差连接结构链接初始节点表示，以防止梯度消失。

52、在上述技术方案的基础上，优选的，产业链感知图卷积网络的消息传递函数如下：

53、，

54、，

55、式中，为第层的节点表示；为激活函数；r为关系类型集合；表示节点i在关系r下的邻居节点集合；为节点j对节点i在关系r下的注意力权重；为关系r的可学习权重矩阵；为自连接的可学习权重矩阵；为第层的节点表示；为第层的邻居节点表示；表示关系感知的评分函数；k表示在计算注意力权重时用于遍历的邻居节点索引；

56、关系感知机制通过对不同类型的关系赋予不同的权重矩阵，使得模型区分不同的关系类型。

57、在上述技术方案的基础上，优选的，联合损失函数定义为：

58、，

59、，

60、，

61、，

62、式中，为总损失函数；为链接预测损失；为属性补全损失；为错误纠正损失；和为权重系数，调整各任务的贡献度；为正样本集合；为负样本集合；为实体ei和ej的特征向量；为得分函数，表示实体对之间关系的预测得分；为sigmoid函数；为实体的总数量；为权重系数；a为属性集合；b为属性间的依赖关系集合；(a,b)表示属性对；为实体ei的属性a的真实值；为预测属性a的函数，输入为实体特征向量，输出为预测的属性值；为预测属性b的函数；为错误链接的实体对集合；为阈值，表示错误链接的判定边界；确保当预测得分低于阈值时产生损失，鼓励模型降低错误链接的得分。

63、本发明相对于现有技术具有以下有益效果：

64、（1）本发明通过系统化的数据处理、知识建模和图卷积网络优化方法，实现了化塑产业链多源异构数据的高效整合和标准化处理，提高了知识图谱构建的自动化程度和准确性，使得知识图谱能够准确反映化塑产业链的复杂关系结构，并具备自动补全和错误修正能力；

65、（2）本发明采用改进的bilstm-crf模型进行实体识别，通过引入化工专用的卷积神经网络和注意力机制，提升了对化工领域专业术语和符号的识别准确率，有效解决了传统实体识别模型在处理化工专业术语时的局限性；

66、（3）本发明设计的基于语义相似度的关系映射算法，通过多维度相似度计算和动态先验概率调整，提高了实体关系抽取的准确性，能够有效识别和表达化塑产业链中的复杂关系类型；

67、（4）本发明提出的产业链感知图卷积网络结构，通过多层聚合模型和关系感知机制，增强了对产业链上下游关系的建模能力，提高了模型对长程依赖关系的捕获能力，使得知识图谱更准确地反映产业链结构特征；

68、（5）本发明设计的联合损失函数优化机制，通过同时优化链接预测、属性补全和错误纠正三个任务，提高了知识图谱的完整性和准确性，实现了知识图谱的自动优化和维护，降低了人工干预的需求。