基于主题模型的绿色降碳技术知识图谱构建方法研究

张光; 张宇鹏; 张晓同; 张晗; 邓桃; 陈甜甜; 李文清; 张学成

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.04.09

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基于主题模型的绿色降碳技术知识图谱构建方法研究

更新时间：2026-09-26

- 基于主题模型的绿色降碳技术知识图谱构建方法研究
- Vol. 24, Issue 4, Pages: 69-75(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国电力科学研究院有限公司
  2. 国网上海市电力公司电力科学研究院
  3. 华北电力大学控制与计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.04.09
  CLC： TP391.1;X321
- Published：2026
- 稿件说明：
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张光, 张宇鹏, 张晓同, et al. 基于主题模型的绿色降碳技术知识图谱构建方法研究[J]. 2026, 24(4): 69-75.
DOI：

张光, 张宇鹏, 张晓同, et al. 基于主题模型的绿色降碳技术知识图谱构建方法研究[J]. 2026, 24(4): 69-75. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.04.09.

摘要

针对知识图谱构建中多源异构数据整合困难、语义挖掘不足的研究瓶颈，文章提出基于向量主题模型(vector-based topic model

VTM)的知识图谱构建方法，首先，设计了融合句子级别的基于Transformer的双向编码器表示(bidirectional encoder representations from Transformers

BERT)模型上下文嵌入的语义相似度优化算法，实现了术语规范化处理中的语义消歧；其次，构建了主题-实体关系联合抽取机制，通过动态主题约束提升实体识别的领域适应性；最后，设计了多源实体对齐的冲突消解算法，建立基于语义向量的置信度评估模型。将文章方法应用在绿色降碳技术知识图谱构建，实验结果表明，与现有基于BERT的方法相比，文章方法在命名实体识别任务和关系抽取任务上的精确率与召回率的调和平均数分别平均提高12.71%和12.08%。

Abstract

关键词

Keywords

references

Oren Etzioni,Michele Banko,Stephen Soderland,Daniel S. Weld.Open information extraction from the web[J].Communications of the ACM,2008.

Juanzi Li,Zhichun Wang,Xiao Zhang,Jie Tang.Large scale instance matching via multiple indexes and candidate selection[J].Knowledge-Based Systems,2013.

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