[發(fā)明專利]知識數(shù)據(jù)的處理方法和設備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710354503.2
• 申請日: 2017-05-18
• 公開（公告）號: CN108959290A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發(fā)明（設計）人: 潘征;劉忠華;劉春辰
• 申請（專利權(quán)）人: 日本電氣株式會社
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 唐文靜

本發(fā)明實施例提出了一種知識數(shù)據(jù)的處理方法和設備。所述方法包括：獲取待檢測的知識數(shù)據(jù)；分析待檢測的知識數(shù)據(jù)，得到待檢測的知識數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化知識；檢測待檢測的知識數(shù)據(jù)與已有參考知識數(shù)據(jù)是否存在沖突。其中，所述檢測包括將待檢測的知識數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化知識與根據(jù)兩條或兩條以上已有參考知識數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化知識基于知識推理得到的結(jié)構(gòu)化知識進行比較，以確定待檢測的知識數(shù)據(jù)與已有參考知識數(shù)據(jù)是否存在沖突。根據(jù)本發(fā)明實施例的知識數(shù)據(jù)處理方法可以提高沖突檢測的準確率。

技術領域

本發(fā)明一般地涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，特別地涉及一種知識數(shù)據(jù)的處理方法和處理設備。

背景技術

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們獲取知識的渠道越來越豐富，除了各領域的專家知識庫，各類互聯(lián)網(wǎng)知識庫也應運而生，如維基百科、百度百科等。專家知識庫主要來自領域?qū)＜业淖陨斫?jīng)驗，隨著技術的發(fā)展面臨著知識的更新。互聯(lián)網(wǎng)知識庫由互聯(lián)網(wǎng)用戶參與建立，有可能存在錯誤的知識。對于來自不同數(shù)據(jù)源的知識，同一知識主題的知識數(shù)據(jù)之間可能存在差異，甚至會存在彼此沖突或錯誤。

因此，在使用多個知識數(shù)據(jù)源中的知識數(shù)據(jù)構(gòu)建知識庫時，需要對其中的知識數(shù)據(jù)進行處理，檢測出知識數(shù)據(jù)之間的沖突，排除錯誤的知識。

現(xiàn)有的技術在檢測知識沖突時，通常考慮將新知識與知識庫中的已有知識逐條對比檢測，但沒有考慮新知識與知識庫中多條知識的組合之間存在沖突。因此，現(xiàn)有專利無法檢測出新知識與知識庫中知識的所有沖突，從而使得知識庫中的知識數(shù)據(jù)準確率較低

因此，需要一種準確度更高的處理知識數(shù)據(jù)的機制。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術的至少一些缺陷，本發(fā)明實施例提出了一種知識數(shù)據(jù)的處理方法和設備，其在檢測知識沖突時，不僅考慮了新知識與知識庫中的各條已有知識之間是否存在沖突，而且考慮了新知識與知識庫中的多條知識的組合之間是否存在沖突。因此，提高了沖突檢測準確率。相應地，可以提高建成的知識庫中的知識數(shù)據(jù)的準確率。

根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種知識數(shù)據(jù)的處理方法。所述方法包括：獲取待檢測的知識數(shù)據(jù)；分析待檢測的知識數(shù)據(jù)，得到待檢測的知識數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化知識；檢測待檢測的知識數(shù)據(jù)與已有參考知識數(shù)據(jù)是否存在沖突。其中，所述檢測包括將待檢測的知識數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化知識與根據(jù)兩條或兩條以上已有參考知識數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化知識基于知識推理得到的結(jié)構(gòu)化知識進行比較，以確定待檢測的知識數(shù)據(jù)與已有參考知識數(shù)據(jù)是否存在沖突。

在一些實施例中，所述方法還包括：在檢測待檢測的知識數(shù)據(jù)與已有參考知識數(shù)據(jù)是否存在沖突之前，根據(jù)預設的屬性約束檢測規(guī)則，確定待檢測的知識數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化知識是否滿足預設的屬性約束條件。

在一些實施例中，所述知識數(shù)據(jù)包括因果知識數(shù)據(jù)，所述知識推理包括因果知識推理，以及所述沖突包括因果關系沖突。

在一些實施例中，因果知識數(shù)據(jù)包括以下至少一種：

A→B，表示A是B的直接原因；

表示A不是B的直接原因；

A-B，表示A和B之間有直接的因果關系；

A⊥B，表示A和B不會相互影響；

表示A會影響B(tài)；

表示A不會影響B(tài)；

A～B，表示A和B是有關聯(lián)的；

A≤B，表示在因果鏈上A的次序優(yōu)先于B，

其中A表示因果知識數(shù)據(jù)中的主體，B表示因果知識數(shù)據(jù)中的客體，A和B之間的符號表示因果知識數(shù)據(jù)中的謂詞。

在一些實施例中，因果知識推理包括以下中的至少一項：

根據(jù)已有參考知識數(shù)據(jù)A→B和B→C，推理得到A→B，B→C和