[發明專利]一種醫療美容知識圖譜自動構建方法、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 201910669702.1
• 申請日: 2019-07-24
• 公開（公告）號: CN110413798A
• 公開（公告）日: 2019-11-05
• 發明（設計）人: 康祖蔭;肖龍源;蔡振華;李稀敏;劉曉葳;譚玉坤
• 申請（專利權）人: 廈門快商通科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F17/27;G06N3/04
• 代理公司: 廈門仕誠聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 35227
• 代理人: 邱冬新

本發明公開了一種醫療美容知識圖譜自動構建方法、系統及存儲介質，所述方法包含醫療美容知識圖譜的本體構建步驟、實體抽取步驟、屬性抽取步驟；所述實體抽取為從醫療美容原始對話語料中自動識別出命名實體抽取；所述屬性抽取為實體抽取屬性提取為實體構造屬性列表；所述屬性抽取包含對象屬性值抽取和數據屬性值抽取兩個過程。本發明從原始對話數據直接入手，快速構建整形行業知識圖譜，具有知識覆蓋面廣又滿足個性化需求的優點，經過本體構建、實體抽取、屬性抽取與實體對齊方法，從醫療美容真實客服對話數據中構建整形行業知識圖譜，將不符合本體結構的知識進行人工校正，同時對含有病句、錯別字等一般性錯誤的知識進行清洗。

技術領域

本發明涉及醫療美容領域，尤其涉及一種醫療美容知識圖譜自動構建方法、系統及計算機可讀存儲介質。

背景技術

知識圖譜目前廣泛應用于人工智能領域，特別是對話系統方面。知識圖譜的知識表示與推理能力能在很大程度上提升對話系統的問答效果。按照知識圖譜的覆蓋面來看，主要分為通用知識圖譜與行業知識圖譜。目前知識圖譜的研究大多集中在通用領域，如Google的knowledge vault，Facebook的Social Graph，百度的百度知識圖譜。通用知識圖譜主要應用于面向互聯網的搜索、推薦、問答等業務場景。由于它強調的是廣度，很難深入到特定領域。而行業知識圖譜面向特定的行業，因而具有一定的深度與完備性。現階段公開的行業知識圖譜非常少，特別是醫療美容行業的知識圖譜，幾乎沒有。

目前，各家整形機構的真實數據都是非結構化的文本數據，雖然整形項目大同小異，但是項目包裝術語、價格、活動、問診話術、技術、儀器、材料、專家等知識卻大相徑庭。如何從原始對話數據中快速地構建知識，滿足不同醫院的定制化需求，是亟需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明從真實醫療美容客服對話中自動抽取知識，提出一種醫療美容知識圖譜自動構建方法、系統及存儲介質。

為達成上述目的，本發明采用如下技術方案：一種醫療美容知識圖譜自動構建方法，包括如下步驟：

(1)本體構建步驟：構建醫療美容知識圖譜的本體；

所述醫療美容知識圖譜的本體構建包含對醫療美容知識圖譜的本體與數據的模式層進行定義，

所述醫療美容知識圖譜的本體與數據的模式層定義包含以下：定義本體中的類、定義本體中的類之間的關系、定義屬性槽；

所述類為表示的是對象的集合，所述本體中的類包含以下任意一種或者多種：整形項目、技術、儀器、材料、癥狀、專家；

醫療美容知識圖譜的本體中的類之間的關系分為對象屬性和數據屬性；

所述對象屬性為實體之間、概念實體之間的關系；

所述數據屬性為實體與其屬性之間的關系；

所述對象屬性包含以下任意一種或者多種：項目技術、項目儀器、項目材料；其中，所述項目技術表示為**項目有**技術；所述項目儀器表示為**項目有**儀器；所述項目材料表示為**項目有**材料；

所述數據屬性包含以下任意一種或者多種：名稱、專家信息大體介紹、介紹、優勢、價格、折扣；

所述定義屬性槽為規定可以填入槽中的屬性值，為每一個實例填入屬性值；

所述醫療美容知識圖譜的數據的模式層定義；

(2)實體抽取步驟：

所述實體抽取為從醫療美容原始對話語料中自動識別出命名實體抽取；

所述實體包含以下任意一種或者多種：整形項目、技術、儀器、材料、癥狀、價格、專家、折扣；

(3)屬性抽取步驟：