一种基于多指标的知识图谱生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多指标的知识图谱生成方法，包括：当输入结果中新出现的实体时，通过编辑距离、文本句向量、声量三个指标输出该实体的处理方案。当输入结果中出现新的关系时，通过关系对应实体的同现声量、关系声量判断该关系的处理方案。当输入结果中出现新的实体属性时，通过属性的编辑距离、声量判断该实体属性的处理方案。当输入结果中出现新的关系属性时，通过关系属性的编辑距离、声量判断关系属性的处理方案。本发明专利技术方法针对数据较少特定的领域具有良好的效果，在少量人工参与或无人工参与的情况下，提高特定领域知识图谱质量的方法，输入信息的识别和更新知识图谱的准确性高，能提高知识自动生成知识图谱的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多指标的知识图谱生成方法
本专利技术涉及计算机文本处理
，特别是一种知识图谱的生成方法。
技术介绍
知识图谱是通用的知识可视化和存储工具。由于知识的复杂性和多样性，制作知识图谱需要耗费大量的人力。自动生成的知识图谱一般只针对存在大量数据的领域，针对数据较少特定的领域效果较差。因此需要一种方法，在少量人工参与或无人工参与的情况下，提高特定领域知识图谱质量的方法。
技术实现思路
本专利技术针对上述问题，提供一种基于多指标的知识图谱生成方法，具体包括以下步骤：S001，定义数据库数据结构,定义的数据结构包括实体、关系、实体属性和关系属性四种类型；所述实体最少包含名称、别称、文档ID三个属性；所述关系为两个实体之间的有向链接，链接从起始实体出发，指向结束实体，并最少包含名称属性；所述实体属性对应到具体的实体，为该对应实体中的键值对信息；关系属性对应到具体的关系，为该对应关系中的键值对信息；S002，输入信息；所述信息为实体、关系、实体属性和关系属性中的一种或多种；S003，对输入的信息分别逐一进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多指标的知识图谱生成方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS001，定义数据库数据结构,定义的数据结构包括实体、关系、实体属性和关系属性四种类型；所述实体最少包含名称、别称、文档ID三个属性；所述关系为两个实体之间的有向链接，链接从起始实体出发，指向结束实体，并最少包含名称属性；所述实体属性对应到具体的实体，为该对应实体中的键值对信息；关系属性对应到具体的关系，为该对应关系中的键值对信息；/nS002，输入信息；所述信息为实体、关系、实体属性和关系属性中的一种或多种；/nS003，对输入的信息分别逐一进行匹配，匹配成功直接执行步骤S007，匹配失败执行步骤S004；/nS004，信息...

【技术特征摘要】
1.一种基于多指标的知识图谱生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S001，定义数据库数据结构,定义的数据结构包括实体、关系、实体属性和关系属性四种类型；所述实体最少包含名称、别称、文档ID三个属性；所述关系为两个实体之间的有向链接，链接从起始实体出发，指向结束实体，并最少包含名称属性；所述实体属性对应到具体的实体，为该对应实体中的键值对信息；关系属性对应到具体的关系，为该对应关系中的键值对信息；
S002，输入信息；所述信息为实体、关系、实体属性和关系属性中的一种或多种；
S003，对输入的信息分别逐一进行匹配，匹配成功直接执行步骤S007，匹配失败执行步骤S004；
S004，信息匹配：根据匹配失败信息的数据结构类型，相应生成处理方案；
S005，以多指标参数计算各个处理方案的置信度；
S006，根据所述置信度选择该匹配失败信息的处理方案；
S007，以匹配成功的输入信息或者选择的处理方案更新所述数据库的数据，即更新知识图谱，后续再次进行信息输入更新知识图谱时从步骤S002开始。


2.根据权利要求1所述的基于多指标的知识图谱生成方法，其特征在于：所述步骤S002中输入为实体、关系、实体属性和关系属性信息由人工标注或者数据模型预测得到。


3.根据权利要求1所述的基于多指标的知识图谱生成方法，其特征在于：所述步骤S002到步骤S003之间还包括信息过滤步骤，通过输入信息的声量参数和设定声量阈值进行过滤，将声量小于所述声量阈值的输入信息过滤掉。


4.根据权利要求1所述的基于多指标的知识图谱生成方法，其特征在于：所述步骤S003的信息匹配中，根据所述输入信息类型相应生成的处理方案不同，后续步骤S005计算相应处理方案置信度的方法也不相同。


5.根据权利要求4所述的基于多指标的知识图谱生...

【专利技术属性】
技术研发人员：何宇轩，牟昊，徐亚波，李旭日，
申请(专利权)人：广州数说故事信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44