报告题目：基于改进Attention的联合提取模型自动构建设备知识图谱

报告人：任焕荣  博士（西安交通大学）

报告时间：2024年6月11日(周二)下午5:00

报告地点：光电所207会议室

摘要：

当前设备面临着在自主决策、智能交互等智能化领域的迫切需求，构建设备知识图谱（Knowledge Graph, KG）是实现这一目标的重要途径。我们提出了一种结合设计规则和自动提取的方法，从设备手册中自动构建设备知识图谱。其中设计规则是指针对设备知识图谱的模式层描述，基于概念知识图谱构建。我们的贡献包括为该领域设计了一个初始的概念知识图谱，并在BERT模型基础上，提出了一种端到端的联合提取网络模型，以自动从自然语言文本中提取三元组，进而完成设备知识图谱的构建。我么提出的种端到端的联合提取网络模型，从BERT模型的内部计算改进，可直接抽取出实体以及实体间的关系。该模型在标准数据集“SemEval2010 Task 8”上进行测试，取得了89.55的F1分数，证明该模型的有效性。此外，我们还建立了一个“设备手册语料库”的数据集，并将联合模型应用于该数据集，最后以图实化的形式进行了设备知识图谱的展示。

报告人简介：  

任焕荣，西安交通大学机械工程国家重点实验室博士研究生。2018年毕业于燕山大学机械设计制造及其自动化专业，2018—2024直博于西安交通大学攻读博士学位，主要研究方向为智能制造、人工智能算法应用、网络化制造系统等。发表SCI论文3篇，其中在Knowledge-Based Systems、Engineering Applications of Artificial Intelligence等期刊上发表论文。参与新一代社群化生产系统自治与协同的运行机理及其方法、面向社群化无人工厂的Multi-agent群智协同决策与自治控制等国家自然科学基金的写作；参与科技部项目产业链驱动的小微企业创新方法研究；参与软著撰写4项，发明专利2项。项目经历上，本科期间参与两届Robot Master机甲大师赛，最佳成绩获全国大赛一等奖，硕博期间领导开发了工业软件平台，包括工业应用商店和山东华鹏混捏机智能运维系统。