用于生成知识图谱的方法技术

本公开的实施例公开了用于生成知识图谱的方法

【技术实现步骤摘要】
用于生成知识图谱的方法、装置、电子设备和可读介质


[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及用于生成知识图谱的方法
、
装置
、
电子设备和计算机可读介质
。

技术介绍

[0002]传统的信息平台主要关注结构化数据，例如业务交易数据
、
客户信息
、
产品信息等，这些数据通常以表格的形式存储在关系数据库中
。
大部分的信息管理平台在处理非结构化数据和半结构化数据时存在困难，因为这些数据的处理需要大量的人力进行预处理和清洗
。
[0003]而这样的人工工作不仅效率低，而且容易产生错误
。
对于数据分析，现有的信息管理平台一般只能进行静态的分析，而无法对数据进行动态的实时分析，这严重限制了数据的时效性和应用价值
。
此外，现有的平台大多没有向外提供数据接口，这给平台间的数据共享和整合带来了难题
。

技术实现思路

[0004]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述
。
本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围
。
[0005]本公开的一些实施例提出了用于生成知识图谱的方法
、
装置
、
电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题
。
[0006]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种用于生成知识图谱的方法，该方法包括：获取目标数据；对上述目标数据进行处理，得到处理数据；根据上述处理数据生成知识图谱
。
[0007]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种用于生成知识图谱的装置，装置包括：获取单元，被配置成获取目标数据；处理单元，被配置成对上述目标数据进行处理，得到处理数据；生成单元，被配置成根据上述处理数据生成知识图谱
。
[0008]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该网络设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法
。
[0009]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法
。
[0010]本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：获取目标数据，之后，对上述目标数据进行处理，得到处理数据，再根据上述处理数据生成知识图谱
。
[0011]从而将数据和知识图谱相关联，实现了知识关联和推理，通过将数据与知识图谱进行关联，可以发现数据之间的隐藏关系和潜在模式
。
平台可以通过知识推理，从数据中抽取更深层次的知识和见解
。
[0012]实现了数据质量和一致性，知识图谱可以用作数据的标准化和验证工具，帮助确保数据的质量和一致性
。
通过建立数据与知识图谱的对应关系，可以更好地管理和维护数据，减少数据错误和冗余
。
[0013]实现了智能搜索和推荐，知识图谱的语义表示使得平台可以实现更智能的搜索和推荐功能
。
用户可以通过关联的知识图谱来获取与其查询相关的信息，提高数据的发现和利用效率
。
[0014]将知识图谱与工业信息管理平台结合，可以提升平台的智能化程度和数据管理能力，进一步满足企业在多样化数据管理和智能数据分析方面的需求
。
附图说明
[0015]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征
、
优点及方面将变得更加明显
。
贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素
。
应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制
。
[0016]图1是根据本公开一些实施例的用于生成知识图谱的方法的一个应用场景的示意图；
[0017]图2是根据本公开的用于生成知识图谱的方法的一些实施例的流程图；
[0018]图3是根据本公开的用于生成知识图谱的装置的一些实施例的结构示意图；
[0019]图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0020]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例
。
虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例
。
相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开
。
应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围
。
[0021]另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分
。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合
。
[0022]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置
、
模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置
、
模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系
。
[0023]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0024]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制
。
[0025]下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开
。
[0026]图1是根据本公开一些实施例的用于生成知识图谱的方法的一个应用场景的示意图
。
[0027]如图1所示，服务器
101
可以获取目标数据
102
，之后，对上述目标数据
102
进行处理，得到处理数据
103
，再根据上述处理数据
103
生成知识图谱
104。
[0028]可以理解的是，用于生成知识图谱的方法可以是由终端设备来执行，或者也可以是由服务器
101
来执行，上述方法的执行主体还可以包括上述终端设备与上述服务器
101
通
过网络相集成所构成的设备，或者还可以是各种软件程序来执行
。
其中，终端设备可以是具有信息处理能力的各种电子设备，包括但不限于智能手机
、
平板电脑
、
电子书阅读器
、
膝上型便携计算机和台式计算机等等
。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于生成知识图谱的方法，包括：获取目标数据；对所述目标数据进行处理，得到处理数据；根据所述处理数据生成知识图谱
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述目标数据进行处理，得到处理数据，包括：对所述目标数据进行数据清洗，得到清洗数据；将所述清洗数据转换为目标格式，得到目标格式数据；将所述目标格式数据进行标准化，得到标准化数据
。3.
根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述处理数据生成知识图谱，包括：利用预先训练的识别模型，对所述标准化数据进行识别，得到识别结果；根据所述识别结果，将所述标准化数据和目标平台中的数据进行数据关联，得到知识图谱
。4.
根据权利要求3所述的方法，其中，所述识别模型是根据以下步骤训练得到的：获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括样本标准化数据以及所述样本标准化数据对应的样本识别结果；将所述样本标准化数据输入至待训练模型，得到识别结果；将所述识别结果和所述样本识别结果进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果，确定待训练模型是否训练完成；响应于确定待训练模型训练完成，将待训练模型确定为识别模型
。5.
根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄文斌，尹嘉函，尹慧敏，
申请(专利权)人：国能宁夏鸳鸯湖第一发电有限公司，
类型：发明
国别省市：