[發明專利]一種基于NLP的知識圖譜構建方法在審

申請號：	201911382718.0	申請日：	2019-12-27
公開（公告）號：	CN111177411A	公開（公告）日：	2020-05-19
發明（設計）人：	王奇鋒;林朝福	申請（專利權）人：	贛州市智能產業創新研究院
主分類號：	G06F16/36	分類號：	G06F16/36;G06F16/901;G06N3/04;G06N5/02
代理公司：	北京專贏專利代理有限公司 11797	代理人：	劉梅
地址：	341000 江西省贛州***	國省代碼：	江西;36
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于 nlp 知識圖譜構建方法
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【權利要求書】：

1.一種基于NLP的知識圖譜構建方法，其特征在于，具體步驟如下：

步驟一，通過人工及編寫爬蟲腳本采集素材，素材包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；

步驟二，對半結構化數據和結構化數據采用NLP方法進行迭代訓練，直至結果的loss不再往下降；

步驟三，對非結構化數據進行知識抽取，通過實體與實體的關系，構建知識圖譜，并把實體和關系存入圖數據庫，即得到知識圖譜。

2.根據權利要求1所述的基于NLP的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟二中還包括評估結果的效果，如果結果的效果不好，繼續新增訓練樣本，優化模型參數，重復步驟一和步驟二，直至評估結果的效果好。

3.根據權利要求1所述的基于NLP的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟一中素材來自網站、百度百科、書籍和影視作品。

4.根據權利要求1所述的基于NLP的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟二中采用NPL中的BiLSTM和CRF知識抽取模型進行迭代訓練。

5.根據權利要求1所述的基于NLP的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟二中還包括對半結構化數據和結構化數據做人工實體、屬性及關系標注。

6.根據權利要求5所述的基于NLP的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述標注的數量為300-600。

7.根據權利要求4所述的基于NLP的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述BiLSTM的輸出維度是tagsize，設BiLSTM的輸出矩陣為P，其中P_i，j代表詞w_i映射到tag_j的非歸一化概率，A_i，j代表tag_i轉移到tag_i的轉移概率，對于輸入序列X對應的輸出tag序列y，定義分數為Y_X代表所有的tag序列，

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