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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州钱航船舶修造有限公司;杭州壹诺工业科技有限公司申请的专利一种面向船舶电力系统设计任务的知识图谱构建方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115905574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211658659.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种面向船舶电力系统设计任务的知识图谱构建方法及装置是由徐晓滨;廖庆;章振杰;沈旭峰;李建宁;袁赵峰;冯静;罗洋设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向船舶电力系统设计任务的知识图谱构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向船舶电力系统设计任务的知识图谱构建方法及装置。该方法包括以下步骤：进行模式层设计，定义船舶电力系统概念以及概念间的关系；对非结构化数据进行数据预处理；对实体以及实体之间的关系进行标注；对标注的实体数据集与实体关系数据集进行训练，得到对应的模型；基于得到的模型进行三元组抽取，导入到图数据库中，形成船舶电力系统概念知识图谱；进行建模，形成船舶电力系统设计任务知识图谱；进行图谱融合，形成最终的知识图谱。本发明能够实现船舶电力系统设计任务知识图谱的构建，使得领域内的知识图谱构建更具有便捷性、高效性和准确性，为后续利用图谱搭建查询平台提供知识库，使得船舶设计人员的检索效率得到提高。

本发明授权一种面向船舶电力系统设计任务的知识图谱构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向船舶电力系统设计任务的知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：模式层设计并定义船舶电力系统概念以及概念间的关系； S2：对船舶设计使用手册、设计规范、设计标准中的非结构化数据进行数据预处理； S3：根据模式层概念及概念之间的关系，对实体以及实体之间的关系进行标注，得到实体数据集与实体关系数据集； S4：分别采用ALBERT+双向LSTM+CRF算法和BERT+双向GRU+Attention+FC算法对标注的实体数据集与实体关系数据集进行训练，得到实体识别模型和实体关系识别模型； 其中ALBERT+双向LSTM+CRF算法中的ALBERT层用来提取文本特征，将embedding向量换为ALBERT预训练模型输出的词向量，把大量语义信息迁移过来对下游任务进行微调，将ALBERT输出作为双向LSTM输入，双向LSTM层能够获取上下文的序列信息，最后通过CRF层解码输出符合标注转移约束条件的、最大可能的预测标注序列； 其中BERT+双向GRU+Attention+FC算法中的BERT层用来提取文本特征，双向GRU层通过双向的GRU神经网络获取原始句子的特征向量，Attention层为注意力机制层，生成权向量，由GRU层得到的特征向量乘以相应权向量后得到基于字或句级别的特征向量，FC为全连接层，对前层得到的特征向量进行特征整合； S5：基于得到的实体识别模型和实体关系识别模型，进行三元组抽取，导入到Neo4j图数据库中，形成船舶电力系统概念知识图谱； S6：结合领域专家知识和船舶电力系统产品结构，分析设计业务流程，提取设计任务，利用protege进行层次化建模，形成船舶电力系统设计任务知识图谱； S7：通过实体对齐与消歧，将得到的船舶电力系统概念知识图谱和设计任务知识图谱进行融合，形成最终的面向船舶电力系统设计任务的知识图谱； 所述步骤S1中所定义的关系共包括8类实体和10类实体关系； 其中8类实体分别为：功能部件、部件属性、人员、特点、情境、措施、产品和位置； 其中10类实体关系分别为：Belongto、Traitof、Partof、Kindof、Conditionof、Positionof、Applyto、Inferto、Participatein和Equivalentto； 所述步骤S2中对船舶设计使用手册、设计规范、设计标准中的非结构化数据进行数据清洗，转化得到txt文本； 所述步骤S3中的实体标注是根基于S1中的定义的概念，采用labelstudio标注工具进行标注，数据导出成csv格式，并通过代码转换成BIO格式；实体关系标注是根据S1中定义的概念关系，并通过代码转换成txt格式； 所述步骤S6设计业务流程包含无线电通信和导航系统设计、照明系统设计、电力拖动系统设计、电力推进系统设计、船舶电力系统设计、船舶自动化设计以及通信系统设计，在protege中构建好本体后导入到Neo4j图数据库中，形成设计任务知识图谱。

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