高速列车知识融合：基于知识图谱与人工智能

"这篇论文是《西南交通大学学报》中的一篇文章，主要研究了基于知识图谱的高速列车知识融合方法。作者通过构建高速列车的知识图谱，利用人工智能技术和预训练模型来处理多源知识，旨在提高知识融合的准确性。在实验中，他们使用BERT+BILSTM+CRF模型进行命名实体识别，以及Levenshtein距离和CBOW+BILSTM模型进行实体对齐，取得了显著的效果。文章强调了实体识别的准确率和实体对齐的F1值，并展示了该方法在高速列车转向架领域的应用实例。该研究受到国家重点研发计划和四川省重大科技专项的支持。" 这篇论文详细探讨了如何利用知识图谱技术来整合高速列车领域的复杂知识。首先，研究者分析了高速列车的多源知识，基于产品结构树和阶段领域构建了一个知识图谱模式层，这有助于理解不同阶段的领域知识。接着，通过实例命名实体识别，将阶段领域的本体映射到知识图谱中，这是为了确保知识的精确表达和分类。此处，BERT+BILSTM+CRF模型被用来识别高速列车相关的实体，其准确率达到91%，显示了该模型在处理专业领域文本中的强大能力。 实体对齐是知识融合的关键步骤，作者采用了属性相似度计算来实现这一目标。他们比较了Levenshtein距离和CBOW+BILSTM模型在计算实体相似度方面的性能，两者分别达到了82%和83%的F1值，显著提高了实体匹配的效率。在高速列车转向架的实例验证中，这种方法成功对齐了8925对实体，优于传统的实体对齐方法。 此外，论文还介绍了录用定稿网络首发的相关规定，强调了网络首发的严肃性和稿件质量的重要性。论文的发布遵循严格的出版流程，内容需符合学术伦理和期刊标准，一旦发布，其核心内容不得更改。 这篇研究提供了一种有效的方法，通过知识图谱和人工智能技术来融合高速列车领域的知识，提高了信息整合的精度和效率，对于推进智慧交通和智能制造业的发展具有积极意义。同时，它也展示了预训练模型在专业领域语料处理上的潜力，为其他行业知识融合的研究提供了借鉴。