基于知识图谱的问答及全链路监测系统

我要开发同款
Snowball952023年04月04日
182阅读
开发技术python
所属分类关系抽取、实体链接、知识图谱、人工智能

作品详情

项目背景:通过搭建知识图谱系统进行规整管理,提升工作效率的同时,完成数据信息统一化,进而实现资产关系快速检索及全链路关系查询,做到系统发生故障时的根因分析定位。
项目职责:主导命名实体任务开发及优化+关系抽取、实体链接模型设计与研发+KBQA问答服务。
效果提升:提出通过构造不同的标签序列标注方案进行训练,解决中英文混合输入等问题,提升使用
提升工作效率的同时,完成数据信息统一化,进而实现资产关系快速检索及全链路关系查询,做到系统发生故障时的根因分析定位。
项目职责:主导命名实体任务开发及优化+关系抽取、实体链接模型设计与研发+KBQA问答服务。
效果提升:提出通过构造不同的标签序列标注方案进行训练,解决中英文混合输入等问题,提升使用效果,f1 score最高达96%,较之前提升17%。
模型搭建:主导关系抽取模型及实体链接模型搭建,通过elasticsearch做倒排索引召回,解决实体命名不一致问题,通过Bert_Biaffine模型有效进行嵌套实体识别,提升工作效率。
项目成果:顺利完成项目落地,实现KBQA问答服务,满足业务需求。
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