[發明專利]智能客服知識圖譜的構建方法與系統

有效

• 申請號: 201810211616.1
• 申請日: 2018-03-14
• 公開（公告）號: CN108491491B
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 李坤
• 申請（專利權）人: 廣州杰賽科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F40/30
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 梁順宜;郝傳鑫

1.一種智能客服知識圖譜的構建方法，其特征在于，包括：

提取至少一個數據源的實體及關系；

采用預設的智能客服匹配模板對所述至少一個數據源的實體及關系進行特征匹配，以篩選目標領域的實體及關系；其中，所述智能客服匹配模板為通過神經網絡算法對目標領域的語料庫中的每一實體及關系進行模型訓練所生成；

對篩選到的目標領域的實體執行實體對齊操作，以根據已對齊的實體形成已對齊實體集；

采用路徑推理算法對所述已對齊實體集中的不同實體進行實體鏈接，及對所述已對齊實體集的實體與所述知識圖譜中的實體進行實體鏈接，以補全實體間的關系；

將所述已對齊實體集集成到知識圖譜中，以構建智能客服知識圖譜；

所述提取至少一個數據源的實體和關系，包括：

對每一所述數據源，確定所述數據源的類型并判斷所述數據源的類型是否為結構化數據類型；

當判定所述數據源的類型為結構化數據類型時，采用預設的結構化數據與實體及關系的映射規則，提取所述數據源的實體和關系；

當判定所述數據源的類型為半結構化數據類型時，采用預設模板對所述數據源進行匹配，以提取所述數據源的實體和關系；

當判定所述數據源的類型為非結構化數據類型時，將所述數據源轉化為文本數據，及基于自然語義理解從所述文本數據中提取出實體和關系。

2.如權利要求1所述的智能客服知識圖譜的構建方法，其特征在于，所述對篩選到的目標領域的實體執行實體對齊操作，以根據已對齊的實體形成已對齊實體集，包括：

將篩選到的目標領域的實體中指向同一概念且名稱不同的實體合并為同一實體；

根據指向不同概念且名稱不同的實體生成已對齊實體集。

3.如權利要求1所述的智能客服知識圖譜的構建方法，其特征在于，所述采用路徑推理算法對所述已對齊實體集中的不同實體進行實體鏈接，及對所述已對齊實體集的實體與所述知識圖譜中的實體進行實體鏈接，以補全實體間的關系，包括：

采用預設的路徑推理算法，確定所述已對齊實體集中的不同實體間的鏈接關系，及確定所述已對齊實體集的實體與所述知識圖譜框架中的實體間的鏈接關系；

根據所述已對齊實體集中的不同實體間的鏈接關系，及所述已對齊實體集的實體與所述知識圖譜框架中的實體間的鏈接關系，補全實體間的關系。

4.如權利要求1－3任一項所述的智能客服知識圖譜的構建方法，其特征在于，所述方法還包括：

響應于所述智能客服知識圖譜的更新指令，獲取目標知識；

判斷所述智能客服知識圖譜中是否具有所述目標知識；

當判定所述智能客服知識圖譜中沒有所述目標知識時，將所述目標知識增加至所述智能客服知識圖譜中。

5.一種智能客服知識圖譜的構建系統，其特征在于，包括：

提取模塊，用于提取至少一個數據源的實體及關系；

匹配模塊，用于采用預設的智能客服匹配模板對所述至少一個數據源的實體及關系進行特征匹配，以篩選目標領域的實體及關系；其中，所述智能客服匹配模板為通過神經網絡算法對目標領域的語料庫中的每一實體及關系進行模型訓練所生成；

對齊模塊，用于對篩選到的目標領域的實體執行實體對齊操作，以根據已對齊的實體形成已對齊實體集；

鏈接模塊，用于采用路徑推理算法對所述已對齊實體集中的不同實體進行實體鏈接，及對所述已對齊實體集的實體與所述知識圖譜中的實體進行實體鏈接，以補全實體間的關系；

構建模塊，用于將所述已對齊實體集集成到知識圖譜中，以構建智能客服知識圖譜；

所述提取模塊包括：

判斷單元，用于對每一所述數據源，確定所述數據源的類型并判斷所述數據源的類型是否為結構化數據類型；

第一判定單元，用于當判定所述數據源的類型為結構化數據類型時，采用預設的結構化數據與實體及關系的映射規則，提取所述數據源的實體和關系；

第二判定單元，用于當判定所述數據源的類型為半結構化數據類型時，采用預設模板對所述數據源進行匹配，以提取所述數據源的實體和關系；

第三判定單元，用于當判定所述數據源的類型為非結構化數據類型時，將所述數據源轉化為文本數據，及基于自然語義理解從所述文本數據中提取出實體和關系。