基于深度学习的汽车故障知识图谱构建

本文将知识图谱引入汽车故障诊断领域，以某公司的售后业务数据为来源，根据文本特点，设计了一种知识图谱构建流程：在传统构建流程的基础上，加入文本预分类和实体重组流程。基于DPCNN模型的文本预分类用于处理目标字段存在信息冗余的问题；基于BERT-BiLSTM-MUL-CRF模型的实体抽取与基于语法规则的实体重组的组合形式可以有效解决文本中的嵌套实体问题和非连续实体问题；采用结合术语相似度和结构相似度的方法完成知识融合；最后，选用Neo4j图数据库进行存储，完成汽车故障知识图谱的构建。