【技术实现步骤摘要】
一种基于自然语言的知识图谱构建和完善系统及方法
[0001]本专利技术涉及知识图谱
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于自然语言的知识图谱构建和完善系统及方法。
技术介绍
[0002]大数据时代的到来，使得人工智能技术取得了前所未有的长足进步。同时，随着人工智能对数据处理和理解需求逐日增加，知识图谱升温，融合知识图谱与深度学习，已然成为人工智能进一步发展的重要思路之一。
[0003]知识图谱本质上是基于语义网络的知识库，旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系。2013年以后知识图谱开始在学术界和业界普及，并在搜索、智能问答、情报分析、金融等领域应用中发挥重要作用。知识图谱通常是基于静态的实体、关系和属性的表示，缺乏对上下文和推理的建模能力。这意味着在处理复杂的自然语言文本时，无法准确地捕捉到上下文信息和进行推理推断。
技术实现思路
[0004]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于自然语言的知识图谱构建和完善系统及方法，通过自然语言处理技术，识别文本中的实体，理解文...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于自然语言的知识图谱构建和完善方法，其特征在于：具体包括以下步骤：101、通过自然语言处理技术，识别文本中的实体，理解文本中的实体关系和上下文含义；102、分析文本中的语义关系，提取出实体之间的关系；103、从文本中提取出与实体相关的属性信息，包括实体的特征、属性值；104、根据实体、关系和属性的信息构建知识图谱，将它们以节点和边的形式组织起来，形成一个有向图结构；105、通过定期进行质量控制，检查知识图谱中的数据准确性和一致性，纠正错误和异常数据；106、利用已构建的知识图谱进行推理和查询操作，回答关于实体、关系和属性的各种问题，进行语义搜索和推理。2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言的知识图谱构建和完善方法，其特征在于：所述步骤101中，对文本进行预处理，通过机器学习方法判断边界位置，将得到的分词结果合并成最终的分词序列，构建模型进行训练，训练过程中，将输入的特征作为模型的输入，输出预测的边界标签，具体计算公式如下：；其中，P表示点与点之间的欧氏距离；|X|为点到原点的欧氏距离，欧氏距离的计算结果越接近于0，表示两个向量越相似。3.根据权利要求1所述的一种基于自然语言的知识图谱构建和完善方法，其特征在于：所述步骤102中，使用标注好的训练数据对关系抽取模型进行训练，通过训练模型识别句子中每个词与其依赖词之间的关系，利用TF
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IDF算法结合词频和逆文档频率，进行文本相似度计算，评估一个词在文本集合中的重要性指标，逆文档频率具体公式如下：；其中，IDF表示逆文档频率，表示语料库的文档总数，表示包含该词的文档数。4.根据权利要求1所述的一种基于自然语言的知识图谱构建和完善方法，其特征在于：所述步骤103中，针对每个识别出的实体，定义一组属性，根据实体和属性的定义，从文本中提取相关的特征，使用关键词匹配技术进行特征提取，根据已有的标注数据进行模型训练。5.根据权利要求1所述的一种基于自然语言的知识图谱构建和完善方法，其特征在于：所述步骤104中，基于实体识别和关系抽取模块，通过识别出实体以及实体之间的关系，建立起知识图谱的基本框架，皮尔逊相关系数公式如下：
；其中，X和Y分别表示两个变量的取值，和分别表示两个变量的均值，Σ表示求和运算，r表示皮尔逊相关系数，取值范围在
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1到1之间。6.根据权利要求1所述的一种基于自然语言的知识图谱构建和完善方法及方法，其特...
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