文档介绍：第 ３８卷第 ７期 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３８ Ｎｏ．７
２０２１年 ７月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｊｕｌ．２０２１
基于知识图谱和 ＢＥＲＴ的食品案例检索方法
张贤坤 李子璇 孙 月
（天津科技大学人工智能学院 天津 ３００４５７）
摘 要 传统的案例检索方法不能反映案例之间的内在联系，导致检索结果不够准确和全面。根据食品安全
案例的特点，提出一种运用知识图谱与 ＢＥＲＴ模型相结合的案例检索方法，以提高检索效果。综合考虑食品安全
案例知识图谱的关系结构和实体属性特征进行案例检索。以三元组的形式表示食品安全案例并构建知识图谱，
一方面，用 Ｊａｃｃａｒｄ相似系数计算案例的关系相似度；另一方面，采用 ＢＥＲＴ模型将属性特征向量化后，计算案例
属性相似度。对两部分加权求和得到案例总相似度，并进行案例检索。多组实验验证了该方法的有效性，且案例
检索结果更加准确和全面。
关键词 案例检索 知识图谱 ＢＥＲＴ模型 关系结构 权重
中图分类号 ＴＰ３ 文献标志码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２１．０７．０２４
ＦＯＯＤＣＡＳＥＲＥＴＲＩＥＶＡＬＭＥＴＨＯＤＢＡＳＥＤＯＮＫＮＯＷＬＥＤＧＥＧＲＡＰＨ ＡＮＤＢＥＲＴ
ＺｈａｎｇＸｉａｎｋｕｎ ＬｉＺｉｘｕａｎ ＳｕｎＹｕｅ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００４５７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃａｓｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｍｅｔｈｏｄｃａｎｎｏｔｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｃａｓｅｓ，ｒｅｓｕｌｔｉｎｇｉｎ
ｉｎａｃｃｕｒａｔｅａｎｄｉｎｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｒｅｓｕｌｔｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｆｏｏｄｓａｆｅｔｙｃａｓｅｓ，ａｃａｓｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ
ｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈ ａｎｄ ＢＥＲＴ ｍｏｄｅｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｅｆｆｅｃｔ． Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄ
ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎ