[發明專利]知識圖譜的構建方法、裝置、存儲介質和電子設備

在審

• 申請號: 202011329767.0
• 申請日: 2020-11-24
• 公開（公告）號: CN112612899A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 宋卿;張鵬洲;張弛;陳國偉
• 申請（專利權）人: 中國傳媒大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F40/211;G06F40/216
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 黃玉霞

本發明公開了一種知識圖譜的構建方法、裝置和計算機可讀存儲介質。本發明的知識圖譜構建方法根據結構化數據庫構建接初始結構化知識圖譜，根據初始結構化知識圖譜的標準實體和標準關系抽取目標領域的非結構化文本中的參考實體和參考關系，將非結構化文本中抽取的參考實體和參考關系與初始結構化知識圖譜中的標準實體與標準關系進行知識融合構建目標領域的知識圖譜。采用結構化知識構建的初始結構化知識圖譜是高質量高準確度的知識圖譜，再輔以非結構化文本對初始結構化知識圖譜進行針對性的擴充和補全，從而能夠構建出完備的、高質量的目標領域知識圖譜。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種知識圖譜的構建方法、一種知識圖譜的構建裝置、一種計算機可讀存儲介質和一種電子設備。

背景技術

知識圖譜是實現人工智能的重要基石，它通過將人類社會的知識體系、概念以及內容，以“實體-關系-實體”基本三元組的形式存儲在計算機中構成語義網，實現了人類知識與計算機所處理數據之間的映射，同時知識圖譜還具備知識關聯、知識推理、知識學習的能力，幫助計算機更加準確的理解人類語言。

從知識圖譜的概念被提出至今，其一直都是學術界和業界爭相研究的熱點問題。現階段，知識圖譜在語義搜索、內容推薦以及智能客服等場景均得到了廣泛的應用。完成一個高質量、知識覆蓋全面的開放域知識圖譜需要花費大量的人力、物力和時間，而且對于很多行業來說也沒有必要。對于一個行業，尤其是一個在行業內企業來說，在信息化和互聯網的系統的建設和應用中，其實已經累積了大量的數據，因此，我們應該將研究重點放在如何以上述數據為基礎，針對特定行業和垂直領域，高效、快速且準確的構建出一個完備的、高質量的垂直領域知識圖譜的問題上。

傳統的垂直領域知識圖譜的構建大多基于結構化數據庫，采用結構化數據庫可以快速、方便地構建垂直領域知識圖譜，然而由于結構化數據庫中的數據不夠完善，導致構建的垂直領域知識圖譜不夠完備，質量不高。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。為此，本發明的第一個目的在于提出一種構建領域知識圖譜的方法，通過采用結構化知識構建的高質量、高準確度的初始結構化知識圖譜，再輔以非結構化文本對初始結構化知識圖譜進行針對性的擴充和補全，從而能夠構建出完備的、高質量的目標領域的知識圖譜。

本發明的第二個目的在于提出一種知識圖譜的構建裝置。

本發明的第三個目的在于提出一種計算機可讀存儲介質。

本發明的第四個目的在于提出一種電子設備。

為達到上述目的，本發明第一方面實施例提出了一種知識圖譜的構建方法，包括：

獲取目標領域的結構化數據庫，并根據所述目標領域的結構化數據庫構建初始結構化知識圖譜，所述初始結構化知識圖譜包括標準實體和標準關系；

根據所述標準實體和所述標準關系抽取所述目標領域的非結構化文本中的參考實體和參考關系；

將從所述非結構化文本中抽取的參考實體和參考關系與所述初始結構化圖譜中的標準實體和標準關系進行知識融合，以形成所述目標領域的知識圖譜。

根據本發明實施例的知識圖譜的構建方法，根據目標領域的結構化數據庫構建初始結構化知識圖譜，并根據初始結構化知識圖譜的標準實體和標準關系抽取目標領域的非結構化文本中的參考實體和參考關系，以及將從非結構化文本中抽取的參考實體和參考關系與初始結構化知識圖譜中的標準實體與標準關系進行知識融合，以形成目標領域的知識圖譜。其中，由于采用結構化知識構建的初始結構化知識圖譜是一種高質量、高準確度的知識圖譜，在此基礎上再輔以非結構化文本對初始結構化知識圖譜進行針對性的擴充和補全，從而能夠構建出完備的、高質量的目標領域的知識圖譜。

根據本發明的一個實施例，所述根據所述標準實體和所述標準關系抽取所述領域的非結構化文本中對應的參考實體和參考關系，包括：