[發明專利]一種基于自然語言的知識圖譜構建和完善系統及方法

在審

• 申請號: 202110041012.9
• 申請日: 2021-01-13
• 公開（公告）號: CN112732938A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 李晉琳
• 申請（專利權）人: 李晉琳
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06N5/02;G06N5/04;G06F40/151;G06F16/31
• 代理公司: 北京天盾知識產權代理有限公司 11421
• 代理人: 周東呈

1.一種基于自然語言的知識圖譜構建和完善系統，其特征在于，包括原始數據庫、數據處理模塊和知識圖譜生成模塊，所述原始數據庫與數理處理模塊通信連接，數據處理模塊與知識圖譜生成模塊通信連接，其中：

原始數據庫，用于接收用戶輸入的自然語言文本，將該自然語言文本存儲為原始數據，并發送給數據處理模塊；用于獲取知識圖譜更新需要使用的推理規則；

數據處理模塊，用于接收原始數據庫發送的原始數據，對該原始數據進行知識抽取和知識融合，得到原始數據中的知識實體以及各知識實體之間的關系屬性，并將該知識實體和關系屬性發送給知識圖譜生成模塊；

知識圖譜生成模塊，用于接收數據處理模塊發送的知識實體和關系屬性，依據該知識實體和關系屬性建立基礎知識圖譜。

2.根據權利要求1所述的基于自然語言的知識圖譜構建和完善系統，其特征在于，還包括有推理模塊，推理模塊分別與原始數據庫、數據處理模塊和知識圖譜生成模塊通信連接，所述原始數據庫獲取推理規則后，將該推理規則發送至推理模塊，所述數據處理模塊將知識實體和關系屬性發送給推理模塊，所述推理模塊接收原始數據庫和數據處理模塊發送的推理規則、知識實體和關系屬性，根據該推理規則、知識實體和關系屬性生成推理知識圖譜，并將該推理知識圖譜發送給知識圖譜生成模塊，知識圖譜生成模塊接收推理模塊發送的推理知識圖譜，將該推理知識圖譜與基礎知識圖譜進行融合，得到融合知識圖譜。

3.根據權利要求2所述的基于自然語言的知識圖譜構建和完善系統，其特征在于，所述原始數據庫包括數據轉化單元和數據存儲單元，數據轉化單元和數據存儲單元通信連接，且數據存儲單元分為多個數據存儲區域，其中：

數據轉化單元，用于接收用戶輸入的自然語言文本，將該自然語言文本轉化為被計算機識別的數據類型，并將轉化后的數據發送至數據存儲單元；

數據存儲單元，用于接收數據轉化單元發送的轉化后的數據，依據數據種類進行分類存儲，并發送至數據處理模塊。

4.根據權利要求3所述的基于自然語言的知識圖譜構建和完善系統，其特征在于，所述數據處理模塊包括有數據接收單元、知識融合單元、知識抽取單元、知識存儲單元和知識發送單元，知識發送單元分別與推理模塊以及知識圖譜生成模塊通信連接，其中：

數據接收單元，用于接收原始數據庫發送的原始數據，并將該原始數據發送至知識抽取單元；

知識融合單元，用于接收數據接收單元發送的原始數據，對原始數據中知識進行整合，得到同一知識的完整描述，并將整合后知識數據發送至知識抽取單元；

知識抽取單元，用于接收知識融合單元發送的知識數據，利用三元法對該知識數據進行知識抽取，得到知識數據中的知識實體和知識實體之間的屬性關系，并將知識實體和知識實體之間的屬性關系發送至知識存儲單元，知識存儲單元存儲后發送至知識發送單元，由知識發送單元發送至推理模塊和知識圖譜生成模塊。

5.一種如權利要求4所述的基于自然語言的知識圖譜構建和完善系統的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1001、原始數據庫接收用戶輸入的自然語言文本，將該自然語言文本存儲為原始數據，并發送給數據處理模塊，原始數據庫同時獲取知識圖譜更新需要使用的推理規則；

S1002、數據處理模塊接收原始數據庫發送的原始數據，對該原始數據進行知識抽取和知識融合，得到原始數據中的知識實體以及各知識實體之間的關系屬性，并將該知識實體和關系屬性發送給知識圖譜生成模塊；

S1003、知識圖譜生成模塊接收數據處理模塊發送的知識實體和關系屬性，依據該知識實體和關系屬性建立基礎知識圖譜；

S1004、推理模塊接收原始數據庫和數據處理模塊發送的推理規則、知識實體和關系屬性，根據該推理規則、知識實體和關系屬性生成推理知識圖譜，并將該推理知識圖譜發送給知識圖譜生成模塊，知識圖譜生成模塊接收推理模塊發送的推理知識圖譜，將該推理知識圖譜與基礎知識圖譜進行融合，得到融合知識圖譜。