知识数据的处理方法和设备技术

本发明专利技术实施例提出了一种知识数据的处理方法和设备。所述方法包括：获取待检测的知识数据；分析待检测的知识数据，得到待检测的知识数据的结构化知识；检测待检测的知识数据与已有参考知识数据是否存在冲突。其中，所述检测包括将待检测的知识数据的结构化知识与根据两条或两条以上已有参考知识数据的结构化知识基于知识推理得到的结构化知识进行比较，以确定待检测的知识数据与已有参考知识数据是否存在冲突。根据本发明专利技术实施例的知识数据处理方法可以提高冲突检测的准确率。

【技术实现步骤摘要】
知识数据的处理方法和设备
本专利技术一般地涉及数据处理
，特别地涉及一种知识数据的处理方法和处理设备。
技术介绍
随着互联网的发展，人们获取知识的渠道越来越丰富，除了各领域的专家知识库，各类互联网知识库也应运而生，如维基百科、百度百科等。专家知识库主要来自领域专家的自身经验，随着技术的发展面临着知识的更新。互联网知识库由互联网用户参与建立，有可能存在错误的知识。对于来自不同数据源的知识，同一知识主题的知识数据之间可能存在差异，甚至会存在彼此冲突或错误。因此，在使用多个知识数据源中的知识数据构建知识库时，需要对其中的知识数据进行处理，检测出知识数据之间的冲突，排除错误的知识。现有的技术在检测知识冲突时，通常考虑将新知识与知识库中的已有知识逐条对比检测，但没有考虑新知识与知识库中多条知识的组合之间存在冲突。因此，现有专利无法检测出新知识与知识库中知识的所有冲突，从而使得知识库中的知识数据准确率较低因此，需要一种准确度更高的处理知识数据的机制。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的至少一些缺陷，本专利技术实施例提出了一种知识数据的处理方法和设备，其在检测知识冲突时，不仅考虑了新知识与知识库中的各条已有知识之间是否存在冲突，而且考虑了新知识与知识库中的多条知识的组合之间是否存在冲突。因此，提高了冲突检测准确率。相应地，可以提高建成的知识库中的知识数据的准确率。根据本专利技术的第一方面，提供了一种知识数据的处理方法。所述方法包括：获取待检测的知识数据；分析待检测的知识数据，得到待检测的知识数据的结构化知识；检测待检测的知识数据与已有参考知识数据是否存在冲突。其中，所述检测包括将待检测的知识数据的结构化知识与根据两条或两条以上已有参考知识数据的结构化知识基于知识推理得到的结构化知识进行比较，以确定待检测的知识数据与已有参考知识数据是否存在冲突。在一些实施例中，所述方法还包括：在检测待检测的知识数据与已有参考知识数据是否存在冲突之前，根据预设的属性约束检测规则，确定待检测的知识数据的结构化知识是否满足预设的属性约束条件。在一些实施例中，所述知识数据包括因果知识数据，所述知识推理包括因果知识推理，以及所述冲突包括因果关系冲突。在一些实施例中，因果知识数据包括以下至少一种：A→B，表示A是B的直接原因；表示A不是B的直接原因；A-B，表示A和B之间有直接的因果关系；A⊥B，表示A和B不会相互影响；表示A会影响B；表示A不会影响B；A～B，表示A和B是有关联的；A≤B，表示在因果链上A的次序优先于B，其中A表示因果知识数据中的主体，B表示因果知识数据中的客体，A和B之间的符号表示因果知识数据中的谓词。在一些实施例中，因果知识推理包括以下中的至少一项：根据已有参考知识数据A→B和B→C，推理得到A→B，B→C和根据已有参考知识数据A→B和A-B，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和B-A，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和推理得到A→B，和根据已有参考知识数据A→B和推理得到A→B，和根据已有参考知识数据A→B和A～B，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和B～A，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和A≤B，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和C≤A，推理得到A→B，C≤A和C≤B；根据已有参考知识数据和A-B，推理得到B→A；根据已有参考知识数据和B-A，推理得到B→A；根据已有参考知识数据和A⊥B，推理得到A⊥B；根据已有参考知识数据和B⊥A，推理得到B⊥A；根据已有参考知识数据A-B和推理得到和A→B；根据已有参考知识数据A-B和推理得到和B→A；根据已有参考知识数据A-B和推理得到B→A；根据已有参考知识数据A-B和推理得到A→B；根据已有参考知识数据A-B和A≤B，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A-B和B≤A，推理得到B→A；根据已有参考知识数据和推理得到和根据已有参考知识数据和A～B，推理得到根据已有参考知识数据和B～A，推理得到根据已有参考知识数据和A≤B，推理得到根据已有参考知识数据和C≤A，推理得到C≤A和C≤B；以及根据已有参考知识数据A≤B和B≤C，推理得到A≤B，B≤C和A≤C。在一些实施例中，因果关系冲突包括以下至少一项：A→B与B→A，A⊥B，B⊥A，和B≤A中的任一个冲突；与A→B冲突；A-B与A⊥B和B⊥A中的任一个冲突；A⊥B与A→B，B→A，A-B，B-A，A～B，和B～A中的任一个冲突；与B→A，B≤A，A⊥B和B⊥A中的任一个冲突；与A→B和中的任一个冲突；A～B与A⊥B和B⊥A中的任一个冲突；A≤B与B→A和中的任一个冲突。根据本专利技术的第二方面，提供了一种知识数据的处理设备。所述处理设备包括：一个或多个处理器；以及，存储装置，用于存储一个或多个程序。其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器被配置为执行上述方法。根据本专利技术的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令在被处理器执行时，实现上面所述方法的步骤。附图说明下面结合附图说明本公开的优选实施例，将使本专利技术的上述及其他目的、特征和优点更加清楚，其中：图1示出了根据本专利技术实施例的处理知识数据的方法的示意流程图；图2示出了根据本专利技术另一实施例的处理知识数据的方法的示意流程图；图3示出了根据本专利技术实施例的处理知识数据的设备的示意框图。在本公开的所有附图中，相同或相似的附图标记标识表示相同或相似的要素。具体实施方式下面将结合附图参考若干示例性实施例来描述本公开的原理和精神。应当理解，给出这些实施例仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本公开，而并非以任何方式限制本公开的范围。另外，为了简便起见，省略了对与本专利技术没有直接关联的公知技术的详细描述，以防止对本专利技术的理解造成混淆。本文使用的术语仅用于描述示例性实施例，而不旨在限制示例性实施例。如本文使用的，除非上下文中明确指出，否则单数形式不排除也可以包括复数形式。还应理解，当在本说明书中使用时，“和/或”包括相关列出项的一个或多个的任意和所有组合。术语“包括”和/或“具有”规定存在所列举的特征、数字、步骤、操作、组件、元素或其组合，而不排除存在或添加一个或多个其他特征、数字、步骤、操作、组件、元素或其组合。除非另有明确定义，否则本文使用的所有术语具有与示例性实施例所属领域中的普通技术人员通常所理解的相同的含义。还应当理解，除非本文中另有明确定义，术语应当被解释为具有与专利技术时间时本领域普通技术人员所理解的说明书中的含义一致的含义。本专利技术实施例提出了一种知识数据的处理方法和设备，其在检测知识冲突时，不仅考虑了新知识与知识库中的各条已有知识之间是否存在冲突，而且考虑了新知识与知识库中的多条知识的组合之间是否存在冲突。因此，提高了检测数据冲突的准确性。相应地，使用本专利技术实施例的知识数据处理方法构建的知识库中的知识数据的准确率得到提高。为了便于理解，下面对本专利技术所使用的若干术语进行简要说明。在本公开中，知识库指的是，针对某一(或某些)领域问题求解的需要，采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识集合。冲突检测指的是检测不同知识之间是否存在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种知识数据的处理方法，包括：获取待检测的知识数据，分析待检测的知识数据，得到待检测的知识数据的结构化知识，检测待检测的知识数据与已有参考知识数据是否存在冲突，其中，所述检测包括将待检测的知识数据的结构化知识与根据两条或两条以上已有参考知识数据的结构化知识基于知识推理得到的结构化知识进行比较，以确定待检测的知识数据与已有参考知识数据是否存在冲突。

【技术特征摘要】
1.一种知识数据的处理方法，包括：获取待检测的知识数据，分析待检测的知识数据，得到待检测的知识数据的结构化知识，检测待检测的知识数据与已有参考知识数据是否存在冲突，其中，所述检测包括将待检测的知识数据的结构化知识与根据两条或两条以上已有参考知识数据的结构化知识基于知识推理得到的结构化知识进行比较，以确定待检测的知识数据与已有参考知识数据是否存在冲突。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：根据预设的属性约束检测规则，确定待检测的知识数据的结构化知识是否满足预设的属性约束条件。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述知识数据包括因果知识数据，所述知识推理包括因果知识推理，以及所述冲突包括因果关系冲突。4.根据权利要求3所述的方法，其中因果知识数据包括以下至少一种：A→B，表示A是B的直接原因；表示A不是B的直接原因；A-B，表示A和B之间有直接的因果关系；A⊥B，表示A和B不会相互影响；表示A会影响B；表示A不会影响B；A～B，表示A和B是有关联的；A≤B，表示在因果链上A的次序优先于B，其中A表示因果知识数据中的主体，B表示因果知识数据中的客体，A和B之间的符号表示因果知识数据中的谓词。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述因果知识推理包括以下中的至少一项：根据已有参考知识数据A→B和B→C，推理得到A→B，B→C和根据已有参考知识数据A→B和A-B，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和B-A，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和推理得到A→B，和根据已有参考知识数据A→B和推理得到A→B，和根据已有参考知识数据A→B和A～B，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和B～A，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和A≤B，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A→B和C≤A，推理得到A→B，C≤A和C≤B；根据已有参考知识数据和A-B，推理得到B→A；根据已有参考知识数据和B-A，推理得到B→A；根据已有参考知识数据和A⊥B，推理得到A⊥B；根据已有参考知识数据和B⊥A，推理得到B⊥A；根据已有参考知识数据A-B和推理得到和A→B；根据已有参考知识数据A-B和推理得到和B→A；根据已有参考知识数据A-B和推理得到B→A；根据已有参考知识数据A-B和推理得到A→B；根据已有参考知识数据A-B和A≤B，推理得到A→B；根据已有参考知识数据A-B和B≤A，推理得到B→A；根据已有参考知识数据和推理得到和根据已有参考知识数据和A～B，推理得到根据已有参考知识数据和B～A，推理得到根据已有参考知识数据和A≤B，推理得到根据已有参考知识数据和C≤A，推理得到C≤A和C≤B；以及根据已有参考知识数据A≤B和B≤C，推理得到A≤B，B≤C和A≤C。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述因果关系冲突包括以下至少一项：A→B与B→A，A⊥B，B⊥A，和B≤A中的任一个冲突；与A→B冲突；A-B与A⊥B和B⊥A中的任一个冲突；A⊥B与A→B，B→A，A-B，B-A，A～B，和B～A中的任一个冲突；与B→A，B≤A，A⊥B和B⊥A中的任一个冲突；与A→B和中的任一个冲突；A～B与A⊥B和B⊥A中的任一个冲突；A≤B与B→A和中的任一个冲突。7.一种知识数据的处理设备，包括：一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘征，刘忠华，刘春辰，
申请(专利权)人：日本电气株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP