知识图谱构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种知识图谱构建方法及装置，其中方法包括：获取知识数据和对应的复杂度标签，所述复杂度标签包括：非结构化数据标签；若所述知识数据对应的复杂度标签为非结构化数据标签，则从所述知识数据中抽取实体数据，属性数据，属性因子数据和对应的属性值；根据所述实体数据，属性数据，属性因子数据和对应的属性值，构建三元组表示的知识图谱，其中，将所述实体数据赋值三元组的第一位置，将所述属性数据赋值三元组的第二位置，根据所述属性因子数据和对应的属性值，对三元组的第三位置进行赋值。本发明专利技术可以对复杂逻辑结构进行拆解梳理，清晰表示知识数据。

【技术实现步骤摘要】
知识图谱构建方法及装置
本专利技术涉及知识表示与知识存储
，尤其涉及知识图谱构建方法及装置。
技术介绍
知识图谱是一个比较新颖的技术概念，属于知识表示与知识存储的范畴。知识表示指的是知识图谱主要是用来描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的相关关系。现阶段常用的知识图谱表示形式是以三元组的形式来对知识点中实体和概念的关系进行描述，可以用(实体，属性，属性值)的形式来表述三元组。例如，“李某是四川广安人”这一个知识可以表示成(李某，故乡，广安)，这里面，“李某”是一个实体，“故乡”是一个属性，而“广安”是实体属性对应的属性值；又如，“健康险的基础保费是200元，而保额达到了100万元”这样的知识可以拆分成两个三元组(健康险，基础保费，200元)和(健康险，保额，100万元)。知识存储是指知识图谱可以将数据以三元组的形式存储于图数据库中，在从图数据库中查询获取数据时，有专门的查询语句。现有的知识图谱只能描述结构单一、逻辑简单的知识数据，对于逻辑结构复杂的知识无法进行清晰的表示，特别是当实体对应属性的属性值受其他因素干扰而不固本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种知识图谱构建方法，其特征在于，包括：/n获取知识数据和对应的复杂度标签，所述复杂度标签包括：非结构化数据标签；/n若所述知识数据对应的复杂度标签为非结构化数据标签，则从所述知识数据中抽取实体数据，属性数据，属性因子数据和对应的属性值；/n根据所述实体数据，属性数据，属性因子数据和对应的属性值，构建三元组表示的知识图谱，其中，将所述实体数据赋值三元组的第一位置，将所述属性数据赋值三元组的第二位置，根据所述属性因子数据和对应的属性值，对三元组的第三位置进行赋值。/n

【技术特征摘要】
1.一种知识图谱构建方法，其特征在于，包括：
获取知识数据和对应的复杂度标签，所述复杂度标签包括：非结构化数据标签；
若所述知识数据对应的复杂度标签为非结构化数据标签，则从所述知识数据中抽取实体数据，属性数据，属性因子数据和对应的属性值；
根据所述实体数据，属性数据，属性因子数据和对应的属性值，构建三元组表示的知识图谱，其中，将所述实体数据赋值三元组的第一位置，将所述属性数据赋值三元组的第二位置，根据所述属性因子数据和对应的属性值，对三元组的第三位置进行赋值。


2.如权利要求1所述的知识图谱构建方法，其特征在于，所述属性因子数据包括：属性因子名称和属性因子值；
根据所述实体数据，属性数据，属性因子数据和对应的属性值，构建三元组表示的知识图谱，包括：根据所述实体数据，属性数据，属性因子名称，属性因子值和对应的属性值，构建三元组表示的知识图谱。


3.如权利要求1所述的知识图谱构建方法，其特征在于，根据所述属性因子数据和对应的属性值，对三元组的第三位置进行赋值，包括：
根据所述属性因子数据和对应的属性值，生成键值对列表；
将所述键值对列表赋值三元组的第三位置。


4.如权利要求1所述的知识图谱构建方法，其特征在于，根据所述属性因子数据和对应的属性值，对三元组的第三位置进行赋值，包括：
根据所述属性因子数据和对应的属性值，生成嵌套列表；
将所述嵌套列表赋值三元组的第三位置。


5.如权利要求4所述的知识图谱构建方法，其特征在于，根据所述属性因子数据和对应的属性值，生成嵌套列表，包括：
将所述属性因子名称赋值第一列表；...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨铭，刘设伟，陈利琴，
申请(专利权)人：泰康保险集团股份有限公司，泰康在线财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11