一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及数据挖掘技术领域，公开了一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统及方法，所述的基于知识图谱的路径分析的推理研究系统包括：文本信息集建立模块，其用于对当前信息进行收集，构建获得文本信息集。图谱类型获取模块，其用于获得知识图谱分析类型和路径规则。图谱源获取模块，其用于获取图谱源。图谱块提取模块，其用于从文本信息中训练获取图谱块A。关系获取模块，其用于对图谱块A

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统及方法


[0001]本专利技术涉及数据挖掘
，具体涉及一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统及方法。

技术介绍

[0002]知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论和方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量、知识推理和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。
[0003]目前的基于知识图谱分析的知识推理方法，通常都是基于实体库，属性库，关系库三大基本数据源来进行多重人工图网的分析，导致知识推理效率低下。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统，所述的基于知识图谱的路径分析的推理研究系统包括：文本信息集建立模块，其用于对当前信息进行收集，构建获得文本信息集；图谱类型获取模块，其用于获得知识图谱分析类型和路径规则；图谱源获取模块，其用于获取图谱源；图谱块提取模块，其用于从文本信息中训练获取图谱块A；关系获取模块，其用于对图谱块A
ij
关系进行构建获得块关系；知识图谱构建模块，其用于根据图谱块A
ij
构建知识图谱，并根据块关系构建图谱块连接关系。
[0005]优选的：所述分析类型和路径规则获得方法包括：获取当前构建的知识图谱的分析类型；通过分析类型查找一个预先设置的类型
‑
路径规则信息表，获得路径规则。
[0006]优选的：所述图谱源获取方法包括：获取输入信息；通过分析类型查找一个预先设置的类型
‑
提取规则信息表，获得提取规则；从输入信息中按照提取规则提取文本段，从文本段按照提取规则训练获得信息点，对信息点进行训练获得图谱源。
[0007]优选的：所述图谱块提取模块包括纵向图谱块提取模块和横向图谱块提取模块；图谱块A包括纵向图谱块和横向图谱块；优选的：所述纵向图谱块提取模块用于从文本信息中训练获取图谱块A，并根据一个预先设置的第一排序方式获取与图谱源的纵向维度数i，并对纵向维度数i进行排序获得纵向图谱块A
i
，第一排序方式为根据分析类型设置的对图谱源纵向亲疏关系的排序方式。
[0008]优选的：所述横向图谱块提取模块用于从文本信息中训练获取横向图谱块A
ij
，并根据一个预先设置的第二排序方式获取与图谱源的维度数j，并对维度数j进行排序获得横向图谱块A
ij
，第二排序方式为根据分析类型设置的对纵向图谱块A
i
横向亲疏关系的排序方
式。
[0009]优选的：所述的关系获取模块包括纵向关系获取模块和横向关系获取模块；纵向关系获取模块，用于从文本信息中提取获得关系文集，并将关系文集训练获取纵向关系；横向关系获取模块，将关系文集训练获取横向关系。
[0010]优选的：所述基于知识图谱的路径分析的推理研究系统还包括知识图谱划分模块，知识图谱划分模块对图谱源进行比重定义；计算获得图谱块A
ij
的占用比重PA
ij
，并计算图谱块A
ij
的下属图谱块数量X，计算图谱块A
ij
‑1下属图谱块数量x，计算A
ij
‑1占用比重。
[0011]优选的：所述基于知识图谱的路径分析的推理研究系统还包括关键词提取模块和知识图谱设计模块；关键词提取模块用于对图谱块A
ij
进行训练获得关键词a
ij
，根据关键词a
ij
查找一个预先设置的关键词
‑
权重信息表，获得权重W
ij
；知识图谱设计模块用于根据，对A
ij
‑1进行面积设计。
[0012]本专利技术还包括一种基于知识图谱的路径分析的推理研究方法，应用于上述项所述的基于知识图谱的路径分析的推理研究系统，所述基于知识图谱的路径分析的推理研究方法包括如下步骤：S1、对当前信息进行收集，构建获得文本信息集；S2、获得知识图谱分析类型和路径规则；S3、获取图谱源；S4、从文本信息中训练获取图谱块A
ij
；S5、对图谱块A
ij
关系进行分析构建获得块关系；S6、根据图谱块A
ij
构建知识图谱，并根据块关系构建图谱块连接关系。
[0013]本专利技术的技术效果和优点：本专利技术根据图谱块构建知识图谱，并标定图谱块之间的关系，可以获得一个连接关系清晰明了的知识图谱，不需要人工进行构建造成错漏和失误，提高了知识图谱构建的效率和质量。
附图说明
[0014]图1为本专利技术提出的一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统的结构框图。
[0015]图2为本专利技术提出的一种基于知识图谱的路径分析的推理研究方法的流程图。
具体实施方式
[0016]下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。本专利技术的实施例是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本专利技术限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显而易见的。选择和描述实施例是为了更好说明本专利技术的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本专利技术从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。
[0017]实施例1
参考图1，在本实施例中提出了一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统，用于对信息进行路径分析并建立知识图谱，所述的基于知识图谱的路径分析的推理研究系统包括：文本信息集建立模块，用于对当前信息进行收集，构建获得文本信息集。文本信息集内部可以包含构建知识图谱的信息，是构建知识图谱的信息基础。当前信息的获取渠道可以绑定信息网站，并自动对当前信息文本下载并进行收集，当然还可以人为对当前信息进行收集并建立文本信息集，文本信息的来源广，具体在此不做赘述。
[0018]图谱类型获取模块，用于获得知识图谱分析类型和路径规则。主要包括获取当前构建的知识图谱的分析类型，分析类型可以经过输入获得。通过分析类型查找一个预先设置的类型
‑
路径规则信息表，从而获得路径规则。例如，用户想构建一个人物关系的知识图谱，则用户输入“构建人员关系知识图谱”，则从“构建人员关系知识图谱”中获取“人物关系”为分析类型。类型
‑
路径规则信息表可以预先构建，具体在此不做赘述。当然分析类型还可以是其他形式，具体在此不做赘述。
[0019]图谱源获取模块，用于获取图谱源，图谱源获取方法包括：获取输入信息，通过分析类型查找一个预先设置的类型
‑
提取规则信息表，获得提取规则。从输入信息中按照提取规则提取文本段，并从文本段按照提取规则训练获得信息点，对信息点进行训练获得图谱源。例如，以红楼梦本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统，其特征在于，所述的基于知识图谱的路径分析的推理研究系统包括：文本信息集建立模块，其用于对当前信息进行收集，构建获得文本信息集；图谱类型获取模块，其用于获得知识图谱分析类型和路径规则；图谱源获取模块，其用于获取图谱源；图谱块提取模块，其用于从文本信息中训练获取图谱块A；关系获取模块，其用于对图谱块A
ij
关系进行构建获得块关系；知识图谱构建模块，其用于根据图谱块A
ij
构建知识图谱，并根据块关系构建图谱块连接关系。2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统，其特征在于，所述分析类型和路径规则获得方法包括：获取当前构建的知识图谱的分析类型；通过分析类型查找一个预先设置的类型
‑
路径规则信息表，获得路径规则。3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统，其特征在于，所述图谱源获取方法包括：获取输入信息；通过分析类型查找一个预先设置的类型
‑
提取规则信息表，获得提取规则；从输入信息中按照提取规则提取文本段，从文本段按照提取规则训练获得信息点，对信息点进行训练获得图谱源。4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统，其特征在于，所述图谱块提取模块包括纵向图谱块提取模块和横向图谱块提取模块；图谱块A包括纵向图谱块和横向图谱块。5.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统，其特征在于，所述纵向图谱块提取模块用于从文本信息中训练获取图谱块A，并根据一个预先设置的第一排序方式获取与图谱源的纵向维度数i，并对纵向维度数i进行排序获得纵向图谱块A
i
，第一排序方式为根据分析类型设置的对图谱源纵向亲疏关系的排序方式。6.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的路径分析的推理研究系统，其特征在于，所述横向图谱块提取模块用于从文本信息中训练获取横向图谱块A
ij
，并根据一个预先设置的第二排序方式获取与图谱源的维度数j，并对维度数j进行排序获得横向图谱块A
ij
，第二排序方式为根据分析...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，郝爽，臧利利，羊晋，赵鲲驰，孙真真，刘光远，马凤春，
申请(专利权)人：山东省科院易达科技咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：