[發明專利]化工知識圖譜的構建方法及裝置以及智能問答方法及裝置

在審

• 申請號: 202110431113.7
• 申請日: 2021-04-21
• 公開（公告）號: CN112948566A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 杜文莉;唐漾;王冰
• 申請（專利權）人: 華東理工大學
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/36;G06F40/295
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 徐迪;徐偉

本發明涉及一種化工知識圖譜的構建方法及裝置、一種化工知識的智能問答方法及裝置，以及兩種計算機可讀存儲介質。該構建方法包括以下步驟：獲取化工領域的知識數據；對所述知識數據進行預處理，以獲取其中相關于化工知識的實體數據及屬性數據；根據所述實體數據及所述屬性數據確定初步知識表示；對所述初步知識表示進行實體對齊以獲取標準知識表示；以及根據所述標準知識表示構建所述化工知識圖譜。該化工知識圖譜的構建方法能夠基于自然語言處理、大數據及人工智能技術，自動收集化工領域的相關知識來構建化工知識圖譜，從而大幅度地提升化工領域知識圖譜的構建速度，并降低化工知識圖譜的人工構建成本。

技術領域

本發明涉及知識圖譜及自然語言處理等技術領域，尤其涉及一種化工知識圖譜的構建方法、一種化工知識圖譜的構建裝置、一種化工知識的智能問答方法、一種化工知識的智能問答裝置，以及兩種計算機可讀存儲介質。

背景技術

化工行業作為當前我國重點發展的新興產業之一。隨著我國經濟發展水平的提高，化工行業的技術裝備水平也在提高。這為企業降低能耗、減少污染、提高效率創造了條件，通過資源、能源的綜合利用，獲得了好的經濟效益和社會效益。與此同時，化工產業也是我國當前較為危險的行業之一，化工事故的結果直接關乎到人民的人身安全和國家的經濟財產安全。

由于化工領域的知識來源廣泛、種類繁多、數量較大等特點，本領域的技術人員很難全面地掌握所有分支的相關知識。一旦遇到緊急事件時，技術人員往往不知道該如何去處理。針對這一問題，現有技術提供了一些基于檢索技術或者深度學習匹配技術來實現智能問答的方案。然而，這些現有技術一來不涉及化工領域的知識，因此較難直接應用到化工領域；二來無法高效地應對化工領域的知識來源廣泛、種類繁多、數量較大等特點，時常不能理解用戶的真實需求，不能真正地解決用戶化工領域的問題。

因此，本領域亟需一種完整、準確、高效的化工知識管理技術，用于實時地針對化工領域的技術人員面臨的問題提供相關的講解說明及解決辦法，以更好地輔助化工領域的技術人員進行決策，并快速地解決一些復雜的化工問題，從而降低安全事故的發生率，并更好地保障人民的人身安全和企業及國家的經濟財產安全。

發明內容

以下給出一個或多個方面的簡要概述以提供對這些方面的基本理解。此概述不是所有構想到的方面的詳盡綜覽，并且既非旨在指認出所有方面的關鍵性或決定性要素亦非試圖界定任何或所有方面的范圍。其唯一的目的是要以簡化形式給出一個或多個方面的一些概念以為稍后給出的更加詳細的描述之前序。

為了更好地保障人民的人身安全和國家的經濟財產安全，本發明提供了一種化工知識圖譜的構建方法、一種化工知識圖譜的構建裝置、一種化工知識的智能問答方法、一種化工知識的智能問答裝置，以及兩種計算機可讀存儲介質。

根據本發明的第一方面提供的上述化工知識圖譜的構建方法包括以下步驟：獲取化工領域的知識數據；對所述知識數據進行預處理，以獲取其中相關于化工知識的實體數據及屬性數據；根據所述實體數據及所述屬性數據確定初步知識表示；對所述初步知識表示進行實體對齊以獲取標準知識表示；以及根據所述標準知識表示構建所述化工知識圖譜。該化工知識圖譜的構建方法能夠基于自然語言處理、大數據及人工智能技術，自動收集化工領域的相關知識來構建化工知識圖譜，從而大幅度地提升化工領域知識圖譜的構建速度，并降低化工知識圖譜的人工構建成本。

優選地，在本發明的一些實施例中，所述知識數據可以包括結構化數據、半結構化數據和/或非結構化數據。所述對所述知識數據進行預處理的步驟可以包括：對所述結構化數據進行數據集成，以獲取其中相關于化工知識的實體數據及屬性數據；和/或對所述半結構化數據和/或所述非結構化數據進行知識抽取，以獲取其中相關于化工知識的實體數據及屬性數據。

優選地，在本發明的一些實施例中，所述屬性數據可以包括數據屬性數據及關系屬性數據。所述數據屬性數據用于描述同一初步知識表示中的一個所述實體數據的屬性值。所述關系屬性數據用于描述同一初步知識表示中的兩個所述實體數據之間的關系。