绿色标准是规范企业用能、促进工业绿色发展的重要基础,是人们生活活动的规则和指南。绿色标准的制定有利于企业绿色发展、提高人民生活水平、加强各行业健康管理和建立现代企业环保体系。标准是国家宏观控制经济的重要技术手段。目前绿色标准信息检索主要依据关键词,标准中所隐含的关联和知识信息无法进行有效的检索,制约了绿色标准的推广与应用。近年来我国持续贯彻绿色健康发展理念,作为支撑绿色经济骨架的绿色标准引起人们了的广泛注意。而随着绿色标准文件的快速公开化,用户在查询和识别相关信息中出现的信息相互关联性低、解读效率低成为亟待解决的问题。而知识图谱作为一种能够有效提高数据检索质量的知识库,其强大的语义处理能力和开放的组织能力可以解决该类型问题。目前,无论国内还是国外的研究主要集中于通用型知识图谱,而垂直领域的研究工作相对较少。为此,本文提出一种绿色标准领域知识图谱构建方法,以此增强用户快速、准确查询绿色标准的能力。本文研究的重点主要集中于标准知识图谱的数据获取方面,其主要工作如下:首先,本文根据绿色标准的类型,通过构建spider数据爬取器从标准网站爬取并下载相关文档。然后,针对绿色标准中非结构化标准文本,本文从模式层构建和数据层构建两个方面抽取知识。在模式层构建中,本文针对绿色标准的结构特点,利用七步法逐步构建出标准本体,并用Protégé对模式层进行实例化。在构建数据层阶段,本文研究了BERT-TCNN-Bi LSTM模型抽取数据。对于术语抽取,本文利用标准文档之中术语的位置特点,使用正则匹配模板获取相关术语和术语定义。最后,本文将获取的知识进行知识融合,然后把相关数据存储于Neo4j数据库之中并进行可视化展示。实验表明,本文提出的绿色标准知识图谱构建方法切实可靠,其能够自动、快速地从绿色标准文本之中获取标准知识。而且利用图数据库进行的可视化展示,能够为绿色标准领域的知识查询提供有效帮助。