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作者

中国石油勘探开发研究院

  • Xiang-Guang Zhou
  • Ren-Bin Gong
  • Fu-Geng Shi

华为杭州研究所

  • Zhe-Feng Wang

摘要

在中国石油上游来源分布着大量的异构数据。如果我们可以充分利用它们，那么这些数据将成为宝贵的资产。同时，知识图谱作为一种新兴技术，提供了一种集成多源异构数据的方法。在本文中，我们提出了一种应用在中石油上有的知识图谱。具体来说，我们首先使用多种NLP（自然语言处理）方法从结构化和非结构化数据中构造一个知识图谱。然后，我们介绍两个典型的利用知识图谱的应用程序，并显示了知识图谱带给这些应用程序的好处：与传统的机器学习方法相比，由知识图谱支持的测井解释方法在准确性上提高了7.69%。

知识图谱构造


PetroKG:

  • Geology
  • Top Design
  • Activity
  • Document
  • Material

876 well entities
47438 stratum entities
15787 concept entities

知识图谱的应用

  • 语义搜索
  • 测井解释

例子：

思考

Critical thinking:
知识图谱的存储

Creative thinking:
在知识图谱中能否实现类似OLAP中的钻取、切片、切块等操作

How to apply to our work:
在研究有着特定产业背景的数据时，可以参考本文的写作风格，要让读者能够快速理解相关含义和工作

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