一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法技术

本发明专利技术提出了一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，该基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法通过四个关键步骤实现：建立语义解析模型，利用知识图谱表示技术映射更新请求，智能化更新策略调整更新方式，以及通过自动化测试和验证系统进行全面验证。此外，方法还应用机器学习算法优化更新策略，以应对图谱规模扩大所带来的挑战。该方案的创新在于智能化的更新流程，利用人工智能和自然语言处理技术实现自动化更新和修正，从而降低人工干预和错误风险，提高效率和准确性，简化图谱维护过程。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图谱更新方法，尤其涉及一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法。

技术介绍

1、随着信息技术和大数据时代的到来，知识图谱作为一种强大的工具，已经在多个领域得到了广泛应用，包括搜索引擎、推荐系统、问答系统、语义分析以及企业数据管理等。知识图谱通过结构化的方式表示实体及其之间的关系，从而帮助计算机理解和处理复杂的信息。然而，随着知识图谱的规模和复杂性不断增加，其维护和更新工作也面临着前所未有的挑战。

2、知识图谱的应用覆盖了许多重要领域。在搜索引擎中，知识图谱可以通过关联不同的实体和关系，提供更准确和全面的搜索结果。例如，当用户搜索某位名人时，搜索引擎不仅会返回该名人的基本信息，还会展示与其相关的电影、书籍、事件等信息，从而提供一个全面的知识图谱视图。在推荐系统中，知识图谱可以通过分析用户行为和偏好，为用户推荐更相关的内容。例如，基于用户以往的电影观看记录和评分，推荐系统可以推荐用户可能感兴趣的电影或电视剧。在问答系统中，知识图谱能够帮助系统理解用户的问题，提供更精准的答案。例如，当用户提问“爱因斯坦的主要成就是什么”时，系本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，其特征在于：所述自动更新方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，其特征在于：所述语义解析模型包括预处理模块、词向量生成模块、句子表示模型模块、意图识别与槽位填充模块和语义解析输出模块；

3.如权利要求1所述的一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，其特征在于：所述知识图谱表示技术进一步包括使用RDF(Resource Description Framework)或OWL(Web Ontology Language)表示知识图谱中的实体和关系；根据解析出的意...

【技术特征摘要】

1.一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，其特征在于：所述自动更新方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，其特征在于：所述语义解析模型包括预处理模块、词向量生成模块、句子表示模型模块、意图识别与槽位填充模块和语义解析输出模块；

3.如权利要求1所述的一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，其特征在于：所述知识图谱表示技术进一步包括使用rdf(resource description framework)或owl(web ontology language)表示知识图谱中的实体和关系；根据解析出的意图和槽位信息，定义映射规则，将更新请求中的实体和属性映射到知识图谱中的具体实体和关系；通过映射算法，自动将解析出的请求内容转换为知识图谱中的操作对象，包括新增实体、删除实体、更新属性。

4.如权利要求3所述的一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，其特征在于：所述映射算法进一步包括如下步骤：

5.如权利要求1所述的一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新方法，其特征在于：所述智能化更新策略包括新增实体策略、删除实体策略和更新实体属性策略；所述新增实体策略为检查图谱中是否存在相同或相似实体，不存在则添加并建立关系；所述删除实体策略为检查实体依赖关系，无重要依赖则删除，有重要依赖则提示用户确认；更新属性策略为根据语义信息和图谱结构选择最佳更新路径，按依赖关系顺序更新属性；且智能化更新策略进一步包括冲突检测与解决策略，其识别潜在更新冲突并提供解决方案。

6.如权利要求5所述的一种基于自然语言处理技术的知识图谱自动更新...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾全烨，张兴辉，张强，王文浩，刘爽，张赛，王晓慧，范晓宣，梁潇，姜文东，吴鹏，
申请(专利权)人：国网智能电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：