面向食品监管领域的知识图谱构建研究

来源：计算机技术与发展杂志2023年第06期北京时间：

作者：卜意磊;庞文迪;吴甜甜;杜奕坤;李珊*

单位：1. 江苏省工商行政管理局信息中心,江苏 南京 210019;2. 北京化工大学 信息学院,北京 100029;3. 南京航空航天大学 经济与管理学院,江苏 南京 211100

摘要：该文提出了面向食品监管领域的知识图谱构建研究,通过整理食品监管领域的相关文件和政策,并进行实体识别、实体关系识别、实体对齐构建食品监管领域知识图谱。 其中基于双向长短时记忆网络与条件随机场结合的 BiLSTM-CRF 模型进行实体识别,准确率达 0. 96;基于食品监管实体的归类结果,确定同标签的实体间的分类关系,并创建“ 文本-实体冶矩阵,提取出包含某实体对的所有句子,归纳实体对之间的关系;通过聚类进行实体对齐,并基于 Neo4j 存储和呈现图谱。 构建的食品监管知识图谱弥补了食品监管领域知识图谱研究的空白,提升了食品监管体系和监管能力现代化水平。

关键词：知识图谱;食品监管;实体识别;关系抽取;实体对齐