实体语义索引模型可对故障实体的词向量进行预测，简化过程且效率高、具体涉及一种汽车故障知识图谱构建方法，本发明属于知识图谱技术领域，并且利用从泛化汽车故障知识图谱中获取的故障实体原名称数据集以及故障实体泛化名称数据集训练得到实体语义索引模型，自动优化和修正汽车故障知识图谱。实现“举一反三”，准确度赚钱网高。据国家知识产权局公告，本发明还提供一种汽车故障知识图谱构建系统。通过对故障实体进行泛化，重庆长安汽车股份有限公司申请一项名为“一种汽车故障知识图谱构建方法及系统“，降低了匹配难度，

金融界2024年1月31日消息，另外构建了汽车故障知识赚钱网图谱反馈及更新机制，

专利摘要显示，公开号CN117474093A，不需要进行相似度计算，申请日期为2023年11月。解决了实体名称描述中同义词和近义词的匹配问题，然后用实体语义索引模型计算出的词向量在向量数据库进行检索后返回距离值最小的一个或多个的故障实体，

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