[發明專利]一種軍事裝備的知識圖譜構建方法

有效

• 申請號: 202010084156.8
• 申請日: 2020-02-10
• 公開（公告）號: CN111309925B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 梅楚璇;段飛虎;鄧鳳;劉紅陽;郎志國;馮自強;張宏偉
• 申請（專利權）人: 同方知網數字出版技術股份有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/35
• 代理公司: 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340
• 代理人: 王澤云

本發明公開了一種軍事裝備的知識圖譜構建方法，包括：構建軍事裝備知識圖譜；根據已有的圖譜數據，自動構建軍事裝備規則知識庫，包括實體規則和數值性規則；抽取軍事裝備實體，并根據已有的軍事裝備實體的特征，在非結構化的軍事語料中提取新的軍事裝備實體；基于提取的軍事裝備實體，將語料劃分為多個文本片段；抽取文本片段數值屬性，并分析已有的武器裝備的屬性；基于HowNet概念關系詞典，對知識圖譜中的實體詞進行上位詞、下位詞、同義詞、反義詞關系擴充；融合知識圖譜數據和基于知識規則庫得到的知識圖譜數據，并將融合后的知識圖譜數據進行加工。本發明基于網絡上的結構數據和規則的辦法，會得到更準確的結果，也便于調整和維護。

技術領域

本發明涉及文本數據挖掘和自然語言處理技術領域，尤其涉及一種軍事裝備的知識圖譜構建方法。

背景技術

隨著信息技術的迅猛發展，文本數據呈爆炸式增長，人們期待計算機能夠代替人力，從文本數據中快速準確地提取出新的、有效的知識。而在知識表示領域，傳統的知識表示技術已經無法滿足人們的需求，知識圖譜技術應運而生，通過構建知識圖譜，知識不再是一盤散沙，而是通過點和線表示海量知識之間的關系，語義豐富，清晰直觀，方便用戶理解和分析。在軍事裝備這個特定領域，自動構建知識圖譜，可以用于優化作戰策略、培育軍事人才，同時可以減少人力成本，避免軍事領域外人員接觸機密信息。

現有的知識圖譜構建技術一般是以下3個步驟多次迭代生成的：知識抽取、知識融合和知識加工。其中最基礎、最關鍵的一步是知識抽取，如何從非結構化的文本中抽取到實體、實體的屬性以及實體之間的關系，涉及到了實體識別、屬性抽取、關系抽取等技術；知識融合是對知識抽取結果的優化，需要去除圖譜中冗余、矛盾、歧義的部分，建立層次和邏輯；知識加工過程通過評估篩選知識，存入知識庫，并通過推理發現新的知識。然而，若針對某一領域，結合該領域的數據特點，具體問題具體研究，將會比通用的知識圖譜構建技術達到更好的效果。

基于上述原因，本文提出了一種軍事裝備的知識圖譜構建方法。基于網絡爬取的數據構建規則庫，來獲取更多的數據，采用主題詞典搜索、屬性抽取、實體識別、關系抽取等技術，自動構建知識圖譜。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明的目的是提供一種軍事裝備知識圖譜的構建方法，該方法主要是爬取網絡上的軍事數據，構建三元組和規則庫，基于規則庫，提出了軍事裝備實體提取方法和屬性分類抽取的方法，補充三元組，構建知識圖譜。

本發明的目的通過以下的技術方案來實現：

一種軍事裝備知識圖譜的構建方法，包括：

A構建軍事裝備知識圖譜；

B根據已有的圖譜數據，自動構建軍事裝備規則知識庫，包括實體規則和數值性規則；

C抽取軍事裝備實體，并根據已有的軍事裝備實體的特征，在非結構化的軍事語料中提取新的軍事裝備實體；

D基于提取的軍事裝備實體，將語料劃分為多個文本片段；

E抽取文本片段數值屬性，并分析已有的武器裝備的屬性；

F基于HowNet概念關系詞典，對知識圖譜中的實體詞進行上位詞、下位詞、同義詞、反義詞關系擴充；

G融合知識圖譜數據和基于知識規則庫得到的知識圖譜數據，并將融合后的知識圖譜數據進行加工。

與現有技術相比，本發明的一個或多個實施例可以具有如下優點：

由于軍事裝備知識圖譜對數據的準確性要求較高，基于網絡上的結構數據和規則的辦法，會得到更準確的結果，也便于調整和維護。

附圖說明

圖1是軍事裝備知識圖譜的構建方法流程圖；

圖2是爬取武器庫百科中的結構數據圖；