基于关联数据查询的人机交互方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于关联数据查询的人机交互方法及装置。该方法包括对用户输入的自然语言进行解析，并生成有向无环图DAG；根据DAG生成自然语言的三元组；根据三元组确定自然语言的资源映射；根据三元组、确定的资源映射和预设语义生成规则生成SPARQL语句；通过SPARQL语句访问关联数据知识库，生成关联查询信息作为与用户输入的自然语言进行人机互动的信息。实现了自动将用户输入的自然语言转换为结构化的语句，提高了问题解析的准确率和DAG图实例化的准确率，并通过结构化的语句结合联合查询的方式进行查询，提高了结构化语句查询结果的正确率和召回率，信息查询转换的效率和准确性很高，提高了人机互动的信息的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及语义网数据检索
，具体而言，涉及一种基于关联数据查询的人机交互方法及装置。
技术介绍
随着互联网及信息检索技术的快速发展，基于语义网的信息查询已成为一种主流的信息查询方式，此信息查询方式极大地满足了人们对信息查询的需求，同时也提高了信息查询的效率。当前，基于语义网的信息查询过程主要是先将用户输入的自然语言转换为结构化的查询语言或计算机可以识别的其它查询语言，再根据转换后的查询语言访问相应的知识数据库中的资源，从而得到关联的查询结果。然而，对于一般的用户来说，为进行搜索查询而要掌握结构化的语言则需要进行专门的学习或培训后才能够掌握，且每个用户掌握结构化的语言的程度也大不相同，用户在短期内想要掌握结构化的语言的复杂度很高而难以实现，因此，如何有效地将自然语言自动转化为结构化查询语言，通过结构化的查询语言查询出更加准确的信息，并提高信息查询的效率是当前基于语义网的信息查询所亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种基于关联数据查询人机交互方法及系统，实现自动将用户输入的自然语言转换为结构化的语句，提高了问题解析的准确率和DAG图实例化的准确率，并通过结构化的语句结合联合查询的方式进行查询，提高了结构化语句查询结果的正确率和召回率，信息查询转换的效率和准确性很高，从而提高了与用户输入的自然语言进行人机互动的信息的准确率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于关联数据查询的人机交互方法，所述方法包括：对用户输入的自然语言进行解析，并生成有向无环图DAG；根据所述DAG生成所述自然语言的三元组；根据所述三元组确定所述自然语言的资源映射；根据所述三元组、确定的所述资源映射和预设语义生成规则生成SPARQL语句；通过所述SPARQL语句访问关联数据知识库，生成关联查询信息作为与所述用户输入的自然语言进行人机互动的信息。结合第一方面，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第一种可能的实现方式，其中，所述对所述自然语言进行解析，包括：提取所述自然语言中的关键词；对所述关键词进行分类；根据分类后的所述关键词的词性属性对所述关键词进行标注，所述标注包括实体标注、概念标注、关系标注、限制修饰标注和变量标注；根据所述关键词的标注和预设依存关系生成规则对标注后的所述关键词进行语义分析，确定所述关键词的语义依存关系。结合第一方面的第一种可能的实现方式，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第二种可能的实现方式，其中，所述根据所述DAG生成所述自然语言的三元组，包括：按照预设实例化规则对所述标注过的关键词的节点进行实例化；将实例化后的DAG对应的三元组确定为所述自然语言的三元组。结合第一方面的第二种可能的实现方式，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第三种可能的实现方式，其中，所述按照预设实例化规则对所述标注过的关键词的节点进行实例化，包括：确定所述关键词的节点；确定与所述关键词的节点相匹配节点条件；根据确定的节点条件和预设提取规则生成DAG对应的三元组。结合第一方面，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第四种可能的实现方式，其中，所述根据所述三元组确定所述自然语言的资源映射，包括：识别所述三元组中各个元素对应的类型；根据所述三元组中元素的类型查找该类型对应的资源映射；若未查找到，根据该类型对应的预设资源映射方法建立该类型对应的资源映射；将查找到的或建立的资源映射确定为所述自然语言的资源映射。第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于关联数据查询的人机交互装置，所述装置包括：第一生成模块，用于对用户输入的自然语言进行解析，并生成有向无环图DAG；根据所述DAG生成所述自然语言的三元组；确定模块，用于根据所述三元组确定所述自然语言的资源映射；第二生成模块，用于根据所述三元组、确定的所述资源映射和预设语义生成规则生成SPARQL语句；第三生成模块，用于通过所述SPARQL语句访问关联数据知识库，生成关联查询信息作为与所述用户输入的自然语言进行人机互动的信息。结合第二方面，本专利技术实施例提供了上述第二方面的第一种可能的实现方式，其中，所述第一生成模块，包括：提取单元，用于提取所述自然语言中的关键词；划分单元，用于对所述关键词进行分类；标注单元，用于根据分类后的所述关键词的词性属性对所述关键词进行标注，所述标注包括实体标注、概念标注、关系标注、限制修饰标注和变量标注；第一生成子单元，用于根据所述关键词的标注和预设依存关系生成规则对标注后的所述关键词进行语义分析，确定所述关键词的语义依存关系。结合第二方面的第一种可能的实现方式，本专利技术实施例提供了上述第二方面的第二种可能的实现方式，其中，所述第一生成模块，还包括：实例化单元，用于按照预设实例化规则对所述标注过的关键词的节点进行实例化；第一确定子单元，用于将实例化后的DAG对应的三元组确定为所述自然语言的三元组。结合第二方面的第二种可能的实现方式，本专利技术实施例提供了上述第二方面的第三种可能的实现方式，其中，所述实例化单元，包括：第二确定子单元，用于确定所述关键词的节点；第三确定子单元，用于确定与所述关键词的节点相匹配节点条件；第二生成子单元，用于根据确定的节点条件和预设提取规则生成DAG对应的三元组。结合第二方面，本专利技术实施例提供了上述第二方面的第四种可能的实现方式，其中，所述确定模块，包括：识别单元，用于识别所述三元组中各个元素对应的类型；查找单元，用于根据所述三元组中元素的类型查找该类型对应的资源映射；建立单元，用于查找单元未查找到所述类型对应的资源映射时，根据该类型对应的预设资源映射方法建立该类型对应的资源映射；第四确定子单元，用于将查找到的或建立的资源映射确定为所述自然语言的资源映射。在本专利技术实施例提供的基于关联数据查询的人机交互方法及系统，实现了自动将用户输入的自然语言转换为结构化的语句，通过对关键词进行限制修饰标注，将各个关键词的关系属性区别开来，并按照最小语义依存关系构建DAG图，提高了问题解析的准确率，在资源映射和结构化语句生成时，构建与关键词语义标注对应的资源映射，提高DAG图实例化的准确率，并通过结构化的语句结合联合查询的方式进行查询，提高本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于关联数据查询的人机交互方法，其特征在于，所述方法包括：对用户输入的自然语言进行解析，并生成有向无环图DAG；根据所述DAG生成所述自然语言的三元组；根据所述三元组确定所述自然语言的资源映射；根据所述三元组、确定的所述资源映射和预设语义生成规则生成SPARQL语句；通过所述SPARQL语句访问关联数据知识库，生成关联查询信息作为与所述用户输入的自然语言进行人机互动的信息。

【技术特征摘要】
1.基于关联数据查询的人机交互方法，其特征在于，所述方法
包括：
对用户输入的自然语言进行解析，并生成有向无环图DAG；
根据所述DAG生成所述自然语言的三元组；
根据所述三元组确定所述自然语言的资源映射；
根据所述三元组、确定的所述资源映射和预设语义生成规则生
成SPARQL语句；
通过所述SPARQL语句访问关联数据知识库，生成关联查询信
息作为与所述用户输入的自然语言进行人机互动的信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述自然
语言进行解析，包括：
提取所述自然语言中的关键词；
对所述关键词进行分类；
根据分类后的所述关键词的词性属性对所述关键词进行标注，
所述标注包括实体标注、概念标注、关系标注、限制修饰标注和变
量标注；
根据所述关键词的标注和预设依存关系生成规则对标注后的所
述关键词进行语义分析，确定所述关键词的语义依存关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述
DAG生成所述自然语言的三元组，包括：
按照预设实例化规则对所述标注过的关键词的节点进行实例
化；
将实例化后的DAG对应的三元组确定为所述自然语言的三元
组。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照预设实
例化规则对所述标注过的关键词的节点进行实例化，包括：
确定所述关键词的节点；
确定与所述关键词的节点相匹配节点条件；
根据确定的节点条件和预设提取规则生成DAG对应的三元组。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三
元组确定所述自然语言的资源映射，包括：
识别所述三元组中各个元素对应的类型；
根据所述三元组中元素的类型查找该类型对应的资源映射；若
未查找到，根据该类型对应的预设资源映射方法建立该类型对应的
资源映射；
将查找到的或建立的资源映射确定为所述自然语言的资源映
射。
6.基于关联数据查询的人机交互装置，其特征在于，所述装置
包括：
第一生成模块，用于对用户输入的自然语言进行解析...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，周建设，骆力明，史金生，孙众，李巍，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：北京;11