[发明专利]基于神经网络和图谱结构的健康饮食知识网络构建方法有效
| 申请号： | 201710463725.8 | 申请日： | 2017-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN107391906B | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 文贵华;胡杨 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G16H20/60 | 分类号： | G16H20/60;G16H70/00;G06F40/295;G06F16/33;G06F16/36;G06F16/901;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李君 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络和图谱结构的健康饮食知识网络构建方法，包括：对文本语料进行词向量建模，使文本语料中每个非停用词都对应一个固定长度的词向量；使用两个词向量之间的余弦相似度来衡量两个词向量所对应实体之间的关联程度；抽取食材和病症实体节点，将这两种实体节点视为拓扑结构中的实体节点，并构建实体节点之间的边关系，形成图谱结构，使实体节点之间的边关系都被一组表征词所描述；将每个表征词对应的向量表示进行排列，得到实体节点之间边关系的表征矩阵；设计基于深度神经网络的分类框架，输入表征矩阵，并对实体节点之间边关系的极性进行分类。本发明有效解决了传统健康饮食知识库自动化程度不高，领域限制明显等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 图谱 结构 健康 饮食 知识 网络 构建 方法 | ||
【主权项】：
基于神经网络和图谱结构的健康饮食知识网络构建方法，其特征在于：所述方法包括：对参与学习训练的医疗百科、食品百科、病患症状描述、病患体质描述这些文本语料进行词向量建模，使文本语料中每个非停用词都对应一个固定长度的词向量；使用两个词向量之间的余弦相似度来衡量两个词向量所对应实体之间的关联程度；抽取食材和病症实体节点，将这两种实体节点视为拓扑结构中的实体节点，并构建实体节点之间的边关系，形成图谱结构，使实体节点之间的边关系都被一组表征词所描述；将每组的每个表征词对应的向量表示进行排列，得到实体节点之间边关系的表征矩阵；设计基于深度神经网络的分类框架，输入所得到的表征矩阵，并对实体节点之间边关系的极性进行分类。
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