一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统技术方案

本发明专利技术涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统。该系统包括：数据采集模块、知识图谱数据库构建模块以及中间件问题智能诊断模块，获取训练数据以及中间件问题文本数据；训练Bi‑LSTM关系抽取模型；获取中间件实体集合；获取实体距离矩阵；对实体在文本数据中出现的频率进行分析，构建中间件实体距离共线矩阵；将中间件问题句子的词转换为词向量；构建中间件实体功能相似性矩阵以及实体关联置信度矩阵；获取中间件实体关联度矩阵；采用Bi‑LSTM模型获取三元组完成知识图谱数据库的构建；从而完成中间件问题智能诊断，提升数据库质量，保证中间件问题智能诊断系统的性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理，具体涉及一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统。

技术介绍

1、中间件是指位于客户端和服务端之间的软件组件或服务，可以将底层的复杂性抽象出来，使开发者专注于业务逻辑的实现，而不需要关心底层细节。但是中间件会出现兼容性和版本问题、也会有可能成为系统的安全漏洞来源、中间件配置和管理复杂度较高、中间件可能依赖于其他组件或服务等问题。当这些问题出现时会严重影响系统运行的安全性和稳定性，需要及时解决。为此需要构建中间件问题智能诊断系统，以便快速定位问题、提高效率降低成本、改善用户体验。采用基于知识图谱的方法对中间件问题进行构建，可以通过自然语言处理等技术对知识进行归纳和关系抽取。

2、在构建知识图谱过程中，通常会使用命名实体识别对文中的实体进行标注和提取；然后使用基于规则、机器学习或者深度学习的方法从文中抽取实体之间的关系；接着将不同来源获取的知识进行融合，解决不同实体和关系的一致性问题，如去重、消歧、实体对齐等；最后选择合适的数据库进行存储。其中在进行实体间的关系抽取时，由于信息来源的多样性和复杂性以及存在一些包含本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统，其特征在于，所述根据训练数据训练Bi-LSTM关系抽取模型，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统，其特征在于，所述基于中间件问题文本数据的句子获取中间件实体集合，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统，其特征在于，所述根据中间件实体集合各元素的位置信息获取实体距离矩阵，包括：

5.根据权利要求4所述的一...

【技术特征摘要】

1.一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统，其特征在于，所述根据训练数据训练bi-lstm关系抽取模型，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统，其特征在于，所述基于中间件问题文本数据的句子获取中间件实体集合，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统，其特征在于，所述根据中间件实体集合各元素的位置信息获取实体距离矩阵，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断系统，其特征在于，所述根据各实体与其他实体在文本数据中出现的频率结合中间件实体集合获取中间件实体距离共线矩阵，包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李静，李亚运，董钢，
申请(专利权)人：湖南紫薇垣信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：