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龍圖騰網(wǎng)獲悉青海大學(xué)申請的專利一種唐卡文化知識圖譜展示系統(tǒng)及其構(gòu)建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115687314B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211136388.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/215；該發(fā)明授權(quán)一種唐卡文化知識圖譜展示系統(tǒng)及其構(gòu)建方法是由李長哲;劉曉靜設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-09-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種唐卡文化知識圖譜展示系統(tǒng)及其構(gòu)建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種唐卡文化知識圖譜展示系統(tǒng)及其構(gòu)建方法，通過唐卡數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、唐卡文化命名實(shí)體識別、基于Bs?Spert模型的實(shí)體及實(shí)體間關(guān)系的聯(lián)合抽取及唐卡文化知識圖譜展示系統(tǒng)搭建四個部分完成基于Web端的唐卡文化知識圖譜展示系統(tǒng)的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)了對唐卡自然語言文本的命名實(shí)體識別和關(guān)系抽取可視化查詢功能，緩解當(dāng)前以唐卡文化為主題的門戶網(wǎng)站資源少，數(shù)據(jù)分散、知識淺顯的窘迫困境。系統(tǒng)能夠針對不同受眾人群特點(diǎn)進(jìn)行角色劃分，并授予不同程度權(quán)限，使系統(tǒng)在滿足不同人群的基礎(chǔ)上增加不斷改進(jìn)功能。另外系統(tǒng)操作簡單，界面簡潔而豐滿，適用于年齡偏大或不太擅長利用網(wǎng)絡(luò)的用戶。

本發(fā)明授權(quán)一種唐卡文化知識圖譜展示系統(tǒng)及其構(gòu)建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種唐卡文化知識圖譜展示系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其特征在于，具體包括如下步驟： S1，唐卡知識圖譜數(shù)據(jù)集構(gòu)建：由唐卡文化數(shù)據(jù)集搜集整理以及采用Brat工具對唐卡文化數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注兩部分工作組成； S1-1，數(shù)據(jù)集獲取：首先，通過與唐卡文化具有強(qiáng)相關(guān)性的佛經(jīng)類網(wǎng)站針對性解析，編寫對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)爬蟲，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取數(shù)據(jù)集；然后，采用人工方式獲取數(shù)據(jù)并對補(bǔ)充校正；手工查閱并提取唐卡文化強(qiáng)相關(guān)詞條，通過OCR技術(shù)識別，進(jìn)一步對上述爬取數(shù)據(jù)集補(bǔ)充矯正； S1-2，數(shù)據(jù)整理及清洗：對上述獲取數(shù)據(jù)集存在數(shù)據(jù)噪聲大、缺失、重復(fù)、異常點(diǎn)問題進(jìn)行整理及清洗，對數(shù)據(jù)缺失采用全局常量Unknown進(jìn)行填充；對數(shù)據(jù)異常點(diǎn)直接刪除或賦為全局變量Unknown；對數(shù)據(jù)異常點(diǎn)的直接刪除或者異常離群點(diǎn)賦為全局變量Unknown；對數(shù)據(jù)重復(fù)的剔除冗余；在數(shù)據(jù)整理及清洗時要參考來自O(shè)CR技術(shù)識別到的詞條數(shù)據(jù)； S1-3，數(shù)據(jù)集標(biāo)注：采用Brat標(biāo)注工具來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集標(biāo)注，首先，對待提取唐卡文本數(shù)據(jù)生成同名后綴為ann文件，然后在annotation.conf文件中配置初始實(shí)體和實(shí)體關(guān)系以及所在文本的位置信息；并選用BIOES作為實(shí)體的標(biāo)注方式；在獲得上述實(shí)體及實(shí)體關(guān)系的基礎(chǔ)上，按照訓(xùn)練集：測試集＝8:2的比例劃分?jǐn)?shù)據(jù)集；在Windows環(huán)境下采用VMware虛擬機(jī)軟件安裝Ubuntu系統(tǒng)環(huán)境，進(jìn)而部署B(yǎng)rat標(biāo)注工具； S2，唐卡文化命名實(shí)體識別：采用Bi-Lstm+CRF模型進(jìn)行唐卡命名實(shí)體識別，在Bi-Lstm模型的基礎(chǔ)上引入條件隨機(jī)場，將Bi-Lstm作為特征提取器，該模型最終的輸出看做條件隨機(jī)場模型的輸入，利用條件隨機(jī)場獲得標(biāo)注序列間狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則；最后使用隨機(jī)梯度下降算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)； S3，基于Bs-Spert模型的實(shí)體及實(shí)體間關(guān)系的聯(lián)合抽取： S3-1，Bs-Spert模型構(gòu)建：該模型構(gòu)成主要為Bert預(yù)訓(xùn)練模型模塊、集束搜索模塊、跨度分類模塊、跨度過濾模塊及關(guān)系分類模塊；用Bert預(yù)訓(xùn)練模型作為Bs-Spert模型基礎(chǔ)展開面向唐卡文本實(shí)體和實(shí)體間關(guān)系的聯(lián)合抽取； S3-2，Bs-Spert模型訓(xùn)練：Bs-Spert模型在步驟2唐卡文本數(shù)據(jù)集構(gòu)建的基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練，Bert預(yù)訓(xùn)練模型采用Bert-Base-Chinese； S3-3，唐卡文本實(shí)體和實(shí)體聯(lián)合抽取任務(wù)實(shí)驗(yàn)：首先，測試Bs-Spert模型在不同集束寬度BeamWidth影響下的性能；然后，通過測試不同池化函數(shù)在跨度分類模塊上的Precision、Recall、F1-Score值來選擇池化函數(shù)；最后，在前兩步結(jié)果的基礎(chǔ)上，與信息抽取中經(jīng)典模型Bert-CNN以及LSTM-RNN進(jìn)行橫向比較，得出Bs-Spert模型在唐卡文化數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)性能； S4，唐卡文化知識圖譜展示系統(tǒng)的搭建：首先，將唐卡文化知識圖譜的存儲由唐卡文化實(shí)體導(dǎo)入和唐卡文化實(shí)體間關(guān)系兩個步驟將唐卡文化知識保存進(jìn)Neo4j圖數(shù)據(jù)庫中；然后，由系統(tǒng)需求分析、系統(tǒng)設(shè)計、系統(tǒng)測試三個步驟完成唐卡文化知識圖譜web端展示系統(tǒng)的搭建。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人青海大學(xué)，其通訊地址為：810000 青海省西寧市城北區(qū)寧大路251號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。