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摘要
为加强知识图谱实体间的关联性，提高知识图谱的表达精度，以深度学习为技术支持，构建可视化知识图谱建构模型。采用清洗、jieba分词、卷积神经网络分类等手段处理初始数据集，基于BiLSTM-CRF算法与BiGRU-Attention模型，建立知识实体识别模型与实体关系识别模型。将识别的知识实体与实体关系储存至Neo4j图数据库中，令建构的知识图谱可视化。仿真环节，从人工标注数据集合中随机抽取中文语料，设立测试集与训练集，利用测试集训练识别模型，更新模型参数，采用多指标客观评价训练集的实体与关系识别效果，经指标评估结果验证，所建模型具有相对理想的可视化知识图谱建构效果。
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单位广西医科大学; 广西师范大学漓江学院
