【摘 要】
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近年来人工智能飞速发展,计算机在众多相关领域中得到了应用和发展,信息化技术被广泛应用到各个专业领域。众多学科的自身领域知识体系也越来越庞大,对于海量数据的整合管理的需求与日俱增。用知识图谱的方式可以满足对专业领域的海量知识进行结构化的存储查询和管理的实际需求,有助于更全面的了解相关领域知识。目前知识图谱的相关研究已经不满足于通用领域,继续向专业领域进行拓展,在各个领域都逐步建立了特定领域的知识图谱
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近年来人工智能飞速发展,计算机在众多相关领域中得到了应用和发展,信息化技术被广泛应用到各个专业领域。众多学科的自身领域知识体系也越来越庞大,对于海量数据的整合管理的需求与日俱增。用知识图谱的方式可以满足对专业领域的海量知识进行结构化的存储查询和管理的实际需求,有助于更全面的了解相关领域知识。目前知识图谱的相关研究已经不满足于通用领域,继续向专业领域进行拓展,在各个领域都逐步建立了特定领域的知识图谱,其中包括司法领域、数学领域、农业领域等诸多专业领域。对于油田相关理论基础知识,同样需要智能化、现代化的方法进行管理和学习。试油气井控领域的操作工艺条件越来越严格,油田装置日趋复杂,涉及的技术知识也日益增多,但目前这些知识内容较为分散,缺乏有效的管理,不利于相关技术人员对于知识的学习,很难发挥井控数据的全部价值,更难以形成体系。为解决上述问题,本文构建了试油气井控领域知识图谱,对数据进行更好的管理,让试油气井控数据知识更好的发挥作用。本文主要工作和贡献如下:（1）获取和清洗试油气井控领域的相关数据。构建多源语料库,获取试油气井控领域知识的半结构化数据和非结构化文本数据,完成多源的语料库构建。（2）进行试油气井控领域的命名实体识别,对相关方法进行系统的研究,使用一种BERT-Bi LSTM-CRF的深度学习模型完成任务,抽取出数据集中试油气井控领域的实体。在深度学习模型的基础上引入主动学习的方法,解决了数据标注的问题,取得了在少量标注数据的基础上获得较好的命名实体识别效果并获得较高的命名实体识别准确率。（3）进行试油气井控领域的实体关系抽取,对相应方法进行系统的研究,使用了一种BERT-Bi GRU-Attention的深度学习模型,获取试油气井控实体关系的三元组集合,将三元组集合的结果整理在数据文件中,以批量插入的方法加入到Neo4j图数据库中,完成对试油气井控领域知识图谱的构建。（4）试油气井控知识图谱系统的设计与实现。本文采用B/S架构,C#编程语言实现对试油气井控领域知识图谱系统的开发。系统包括实体识别、关系识别、知识查询和模型增量训练。通过对试油气井控领域实体和关系的识别结果可视化,更加直观地对知识进行分析,模型增量训练实现对知识图谱的逐步完善。
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