【技术实现步骤摘要】
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知识图谱的数据处理方法及装置。
技术介绍
1、随着互联网和数字化技术的发展，人类生产和积累的数据量呈指数级增长。在各个行业中，对智能化服务的需求不断上升，这要求计算机系统不仅要处理结构化数据，还要能理解非结构化的自然语言数据，以提供更加精准和智能的服务，如何从庞大而复杂的数据中提取有价值的信息，成为了亟待解决的问题。
2、传统的基于关键词的搜索引擎和推荐系统存在一定的局限性，它们往往无法充分理解用户的真实意图和内容的深层含义。知识图谱的技术可以帮助改善这种情况，通过理解实体之间的关系和属性，提供更加精确的搜索结果和推荐。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种知识图谱的数据处理方法及装置，通过与知识图谱中的候选实体进行关联，在知识图谱中进行推理和查询操作，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种知识图谱的数据处理方法，具体包括以下步骤：
3、步骤101、将获取的文本数据进行分词处理，根据分词结果构建词表并随机初始化词向量矩阵；
4、步骤102、使用自然语言处理技术，对文本数据进行实体识别，并将文本数据中的每个实体名称映射为一个词向量；
5、步骤103、将实体的词向量作为输入，通过神经网络模型提取实体之间的关系特征；
6、步骤104、针对识别出的实体，在知识图谱中检索与识别出的实体相关的候
7、步骤105、通过与知识图谱中的候选实体进行关联，在知识图谱中进行推理和查询操作。
8、在一个优选地实施方式中，所述步骤101中，使用爬虫技术从互联网网页上获取文本数据，并对采集的数据进行分词处理，根据分词结果构建词表，通过所述构建词表的大小和设定的词向量维度，随机初始化词向量矩阵，并将得到的词向量矩阵保存，具体步骤如下：
9、步骤a1、数据采集：通过发送请求到目标网站，获取网页的html内容，使用html解析库解析html，提取出文本数据；
10、步骤a2、构建词表：对提取出的文本数据进行分词处理，将文本拆分成单词并去除文本中的特殊字符、标点符号，根据分词结果构建词表，记录文本数据中所有出现的词和其频次，设词向量的维度为d，定义词表中每个单词wi的频次为f(wi)，其中i＝1,2,...,n，词频表示为一个n维的向量f＝[f(w1),f(w2),...,f(wn)]t；
11、步骤a3、随机初始化词向量矩阵：根据词表的大小和设定的词向量维度，随机初始化一个n×d的词向量矩阵w，设词向量矩阵中的第i行表示单词wi对应的词向量，词向量矩阵表示为：
12、
13、其中，w表示词向量矩阵，表示单词wi对应的词向量，其维度为d。
14、在一个优选地实施方式中，所述步骤102中，使用自然语言处理技术，通过最大化条件概率，得到最优的标签序列，对文本数据进行实体识别，并将文本数据中的每个实体名称映射为一个词向量，具体步骤如下：
15、步骤b1、使用条件随机场模型从文本中识别出命名实体，通过学习转移特征函数和状态特征函数的参数来实现实体识别任务，具体计算公式如下：
16、
17、其中，p(y|x)表示条件概率，x表示输入序列，y表示输出标签序列，n表示样本数量，z(x)是归一化因子，k是标签的种类数，m是特征函数的个数，λ和μ是模型的参数，fj是转移特征函数，反映了标签yi-1转移到标签yi的特征，gk是状态特征函数，反映了标签序列y和输入序列x的特征；
18、步骤b2、将文本数据中的每个实体名称映射为一个词向量，设实体名称e，将其映射为一个d维的词向量ve，具体计算公式如下：
19、ve＝wemb·e，
20、其中，ve表示词向量，wemb是一个d×|v|的矩阵，e是实体名称在词表v中的索引。
21、在一个优选地实施方式中，所述步骤103中，使用机器学习技术，对文本数据进行关系提取，将实体的词向量作为输入，使用多层感知机神经网络模型从文本中提取出实体之间的关系，具体步骤如下：
22、步骤c1、拼接实体向量：设两个实体e1和e2的词向量分别表示为v1和v2，将实体的词向量进行拼接，得到一个新的输入向量s＝[v1,v2]；
23、步骤c2、隐藏层：定义n个神经元的隐藏层，使用relu激活函数，计算隐藏层的输出为h，具体计算方式为：
24、h＝relu(w1·s+b1)，
25、其中，h表示隐藏层的输出，relu是激活函数，w1是大小为n×2d的权重矩阵，2d表示新的输入向量s的维度，b1是大小为n的偏置向量，
26、步骤c3、输出层：定义一个具有m个神经元的输出层，其中m是关系类别的数量，使用softmax函数，输出层的输出为o，具体计算公式如下：
27、o＝softmax(w2·h+b2)，
28、其中，o是输出层的输出，表示实体之间的关系特征，h表示隐藏层的输出，softmax是用于多分类任务的激活函数，w2表示大小为m×n的权重矩阵，b2表示大小为m的偏置向量。
29、在一个优选地实施方式中，所述步骤104中，针对识别出的实体，在知识图谱中检索与识别出的实体相关的候选实体，根据相似度计算的结果，对候选实体进行筛选，选择相似度较高的实体作为最终的候选实体，利用实体链接技术将提取的实体之间的关系特征与知识图谱中的候选实体进行关联，通过特征函数和权重来计算匹配得分，增强知识图谱的连通性，具体步骤如下：
30、步骤d1、实体检索：利用知识图谱的实体索引功能，在知识图谱中检索与识别出的实体相关的候选实体；
31、步骤d2、相似度计算：设识别出的实体为e，候选实体集合为e＝[e1,e2,...,en]，将实体为e与候选实体为ei进行相似度计算，选择相似度较高的实体作为最终的候选实体，具体计算公式如下：
32、
33、其中，cosine(ve,vei)表示识别出的实体为e与候选实体为ei的余弦相似度，ve表示实体e的特征向量，vei表示候选实体的特征向量，|ve|和|vei|分别表示实体与候选实体向量的范数；
34、步骤d3、特征函数计算：根据提取的实体关系特征和知识图谱中的候选实体，计算特征函数的值，具体计算公式如下：
35、
36、其中，g(o,ej)表示特征函数，o表示实体关系特征，ej表示知识图谱中的候选实体，p(ej)表示候选实体属性向量；
37、步骤d4、实体链接得分计算：根据提取的实体关系特征，将特征函数计算得到的匹配得分与权重进行加权求和，得到实体链接的得分，具体计算公式如下：
38、score(本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于：所述步骤101中，使用爬虫技术从互联网网页上获取文本数据，并对采集的数据进行分词处理，根据分词结果构建词表，通过词表的大小和设定的词向量维度，随机初始化词向量矩阵，并将得到的词向量矩阵保存，所述构建词表的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于：所述随机初始化词向量矩阵的步骤，包括：根据词表的大小和设定的词向量维度，随机初始化一个N×d的词向量矩阵W，设词向量矩阵中的第i行表示单词wi对应的词向量，词向量矩阵表示为：
4.根据权利要求1所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，所述步骤102中，使用自然语言处理技术，对文本数据进行实体识别，并将文本数据中的每个实体名称映射为一个词向量，所述对文本数据进行实体识别的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，所述将文本数据中的每个实体名称映射为一个词向量的步骤，包括：设实体名称e，将
6.根据权利要求1所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，所述步骤103中，使用机器学习技术，对文本数据进行关系提取，将实体的词向量作为输入，使用多层感知机神经网络模型从文本中提取出实体之间的关系，具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，所述步骤104中，针对识别出的实体，在知识图谱中检索与识别出的实体相关的候选实体，根据相似度计算的结果，对候选实体进行筛选，得到最终候选实体，利用实体链接技术将提取的实体之间的关系特征与知识图谱中的候选实体进行关联，所述根据相似度计算的结果，对候选实体进行筛选的具体步骤如下：
8.根据权利要求7所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，所述利用实体链接技术将提取的实体之间的关系特征与知识图谱中的候选实体进行关联，具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，所述步骤105中，利用图神经网络捕捉图数据中节点之间的关系，在知识图谱中进行推理和推断，将知识图谱表示为G＝(Q,H)，其中Q表示图中的节点集合，H表示图中的边集合，每个节点qi都对应着一个候选实体，并且与其他节点之间存在着不同类型的关系，具体步骤如下：
10.一种知识图谱的数据处理装置，其特征在于，包括词向量初始化模块、实体识别模块、关系特征提取模块、实体链接模块，以及推理和查询模块；
...【技术特征摘要】
1.一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于：所述步骤101中，使用爬虫技术从互联网网页上获取文本数据，并对采集的数据进行分词处理，根据分词结果构建词表，通过词表的大小和设定的词向量维度，随机初始化词向量矩阵，并将得到的词向量矩阵保存，所述构建词表的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于：所述随机初始化词向量矩阵的步骤，包括：根据词表的大小和设定的词向量维度，随机初始化一个n×d的词向量矩阵w，设词向量矩阵中的第i行表示单词wi对应的词向量，词向量矩阵表示为：
4.根据权利要求1所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，所述步骤102中，使用自然语言处理技术，对文本数据进行实体识别，并将文本数据中的每个实体名称映射为一个词向量，所述对文本数据进行实体识别的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，所述将文本数据中的每个实体名称映射为一个词向量的步骤，包括：设实体名称e，将其映射为一个d维的词向量ve，具体计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种知识图谱的数据处理方法，其特征在于，所述步骤103中，使...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩永印，王侠，杜金峰，张悦欣，
申请(专利权)人：徐州工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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