知识图谱生成方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种知识图谱生成方法及装置，属于计算机技术领域。该方法包括：从至少两个数据源中获取每一个数据源对应的元事件信息；在每一个数据源对应的元事件信息中抽取元事件信息对应的预设信息，预设信息包括实体及其属性；对预设信息进行关联融合，生成知识图谱。本发明专利技术提供的知识图谱生成方法及装置，提高了用户获取信息的效率。

Method and device for generating knowledge map

The invention provides a method and a device for generating a knowledge map, belonging to the technical field of computers. The method includes: meta event information acquisition for each data source from the corresponding at least two data sources; corresponding to each data source corresponding to the selected element element event information information in the preset information, the preset information including the entity and its attributes; on the preset information associated with fusion, generating knowledge map. The invention provides a method and a device for generating a knowledge map, thereby improving the efficiency of obtaining information by users.

【技术实现步骤摘要】
知识图谱生成方法及装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种知识图谱生成方法及装置。
技术介绍
随着互联网的迅速发展，人们获取信息和知识的途径越来越多样化，但是海量的数据散布于互联网的每一个角落，这给用户获取真正所需的信息带来了很大的障碍。目前，新闻领域、社交媒体事件检测领域多关注单个事件或单纯的人物关系，对于一般事件与事件，人物与事件的关系往往需要人工编辑整理(例如新闻门户网站的专题梳理)，多数情况下用户搜索相关事件或新闻时返回的结果仍是一个个高冗余、低精度的独立网页，在查全率和查准率方面均存在较大问题，用户往往需要花费更多时间浏览查找想要的信息和知识。因此，采用现有的数据处理及信息检索方式，使得用户获取信息的效率不高。
技术实现思路
本专利技术提供一种知识图谱生成方法及装置，以提高用户获取信息的效率。本专利技术实施例提供一种知识图谱生成方法，包括：从至少两个数据源中获取所述每一个数据源对应的元事件信息；在所述每一个数据源对应的元事件信息中抽取所述元事件信息对应的预设信息，所述预设信息包括实体及其属性；对所述预设信息进行关联融合，生成知识图谱。在本专利技术一实施例中，所述从至少两个数据源中获取所述每一个数据源对应的元事件信息，包括：从至少两个数据源中获取所述每一个数据源对应的元事件的文本数据；从所述元事件的文本数据中提取所述元事件信息。在本专利技术一实施例中，所述在所述每一个数据源对应的元事件信息中抽取所述元事件信息对应的预设信息，包括：从所述每一个数据源对应的元事件信息中获取所述元事件信息对应的结构化数据；从所述元事件信息对应的结构化数据中抽取所述元事件信息对应的预设信息。在本专利技术一实施例中，所述每一个数据源对应的元事件信息中获取所述元事件信息对应的结构化数据之前，还包括：对所述每一个数据源对应的元事件信息进行结构化处理；所述结构化处理为下述至少一种处理：命名实体识别处理；关键词提取处理；主题摘要处理；主题分类处理。在本专利技术一实施例中，所述对所述预设信息进行关联融合，包括：确定所述每一个数据源的可信度；根据所述每一个数据源的可信度对所述预设信息进行关联融合。在本专利技术一实施例中，所述对所述预设信息进行关联融合之后，还包括：存储和更新所述知识图谱。本专利技术实施例还提供一种知识图谱生成装置，包括：获取单元，用于从至少两个数据源中获取所述每一个数据源对应的元事件信息；抽取单元，用于在所述每一个数据源对应的元事件信息中抽取所述元事件信息对应的预设信息，所述预设信息包括实体及其属性；生成单元，用于对所述预设信息进行关联融合，生成知识图谱。在本专利技术一实施例中，所述获取单元，具体用于从至少两个数据源中获取所述每一个数据源对应的元事件的文本数据；从所述元事件的文本数据中提取所述元事件信息。在本专利技术一实施例中，所述抽取单元，具体用于从所述每一个数据源对应的元事件信息中获取所述元事件信息对应的结构化数据；从所述元事件信息对应的结构化数据中抽取所述元事件信息对应的预设信息。在本专利技术一实施例中，还包括：处理单元，用于对所述每一个数据源对应的元事件信息进行结构化处理；所述结构化处理为下述至少一种处理：命名实体识别处理；关键词提取处理；主题摘要处理；主题分类处理。本专利技术实施例提供的知识图谱生成方法及装置，通过从至少两个数据源中获取每一个数据源对应的元事件信息；在每一个数据源对应的元事件信息中抽取元事件信息对应的预设信息，预设信息包括实体及其属性；对预设信息进行关联融合，生成知识图谱，从而将至少两个数据源中的信息融合起来，提高了用户获取信息的效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种知识图谱生成方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的另一种知识图谱生成方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的再一种知识图谱的示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种预设信息的获取方法的示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种预设信息关联融合的示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种知识图谱生成装置的结构示意图；图7为本专利技术实施例提供的另一种知识图谱生成装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。需要说明的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。图1为本专利技术实施例提供的一种知识图谱生成方法的流程示意图，该知识图谱生成方法可以由知识图谱生成装置执行，示例的，该知识图谱生成装置可以独立设置，也可以集成在处理器中。请参见图1所示，该知识图谱生成方法可以包括：S101、从至少两个数据源中获取每一个数据源对应的元事件信息。示例的，至少两个数据源的个数可以为2个，可以为3个，也可以为4个，当然，也可以为其他值，具体可以根据实际需要进行设置，在此，对于至少两个数据源的个数，本专利技术实施例不做具体限制。S102、在每一个数据源对应的元事件信息中抽取元事件信息对应的预设信息。其中，预设信息包括实体及其属性。可选的，在本专利技术实施例中，预设信息也可以根据实际需要包含其他信息，本专利技术实施例只是以预设信息包括事件、人物实体及其属性为例进行说明，但并不代表本专利技术仅局限于此。进一步地，实体是指命名实体词和事件名等；属性是指命名实体修饰的名词，如人物年龄、性别，事件时间、地点等。S103、对预设信息进行关联融合，生成知识图谱。在获取到每一个数据源的元事件信息对应的预设信息之后，就可以该至少两个数据源对应的预设信息进行关联融合，补充实体之间关系及实体与属性间关系，以生成知识图谱。由此可见，本专利技术实施例提供的知识图谱生成方法，通过对多数据源信息关联融合，不仅可以有效避免单数据源造成的属性缺失和误差，从而完善事件信息，提高了事件信息的可信度；而且进一步提高了用户获取信息的效率。本专利技术实施例提供的知识图谱生成方法，通过从至少两个数据源中获取每一个数据源对应的元事件信息；在每一个数据源对应的元事件信息中抽取元事件信息对应的预设信息，预设信息包括实体及其属性；对预设信息进行关联融合，生成知识图谱，从而将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种知识图谱生成方法，其特征在于，包括：从至少两个数据源中获取所述每一个数据源对应的元事件信息；在所述每一个数据源对应的元事件信息中抽取所述元事件信息对应的预设信息，所述预设信息包括实体及其属性；对所述预设信息进行关联融合，生成知识图谱。

【技术特征摘要】
1.一种知识图谱生成方法，其特征在于，包括：从至少两个数据源中获取所述每一个数据源对应的元事件信息；在所述每一个数据源对应的元事件信息中抽取所述元事件信息对应的预设信息，所述预设信息包括实体及其属性；对所述预设信息进行关联融合，生成知识图谱。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从至少两个数据源中获取所述每一个数据源对应的元事件信息，包括：从至少两个数据源中获取所述每一个数据源对应的元事件的文本数据；从所述元事件的文本数据中提取所述元事件信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述在所述每一个数据源对应的元事件信息中抽取所述元事件信息对应的预设信息，包括：从所述每一个数据源对应的元事件信息中获取所述元事件信息对应的结构化数据；从所述元事件信息对应的结构化数据中抽取所述元事件信息对应的预设信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述每一个数据源对应的元事件信息中获取所述元事件信息对应的结构化数据之前，还包括：对所述每一个数据源对应的元事件信息进行结构化处理；所述结构化处理为下述至少一种处理：命名实体识别处理；关键词提取处理；主题摘要处理；主题分类处理。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述预设信息进行融合，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张日崇，聂健，刘哲，李建欣，彭浩，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11