一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及知识库检索技术领域，尤其涉及一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法及系统。将长文本进行分割处理，并基于语义特征将文本片段合并为语义片段；建立向量与片段的倒排索引；使用大模型基于本体设计对语义片段进行实体或关系抽取；使用嵌入模型计算用户问题的语义嵌入向量和词汇嵌入向量，计算与知识向量库中对应向量的距离，得到距离最近的N个向量对应的语义片段；使用大模型基于本体设计对用户问题进行检索语句生成并执行，得到检索结果节点对应的语义片段；使用大模型判断段落与用户问题是否相关，方法实现简单、移植性高，可以方便地应用于多种不同领域的知识文件检索中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及知识库检索，尤其涉及一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法及系统。

技术介绍

1、在现有的知识库检索技术中，语义检索和全文检索各有其缺点。语义检索虽然能够理解用户查询的意图和语义联系，从而检索到相关的文本，即使用户用词不够准确也能找到相关信息，这极大地提高了检索的灵活性和用户体验。然而，语义检索在需要精确信息的场合表现不佳，因为它难以精准定位到特定的数据点。这种局限性在需要高精度数据的应用中显得尤为突出。

2、相比之下，全文检索以其精准锁定关键词的特性，在确保检索精度方面表现出色。它能够直接匹配用户查询中的关键词，提供准确的检索结果。然而，这种方法的局限性在于，用户的表述一旦与数据中的关键词存在偏差，检索效果便会大打折扣。这种表述偏差可能导致信息的漏检，使得一些相关信息未能被检索到，影响了实际应用中的信息获取效率。

3、此外，无论是全文检索还是语义检索，在面对知识之间存在相互关联的情况时，都只能检索到问题本身表层的相关信息，无法根据知识的内在联系检索到关联的知识。这意味着，当用户查询涉及多个相互关联的知识点时，现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法，其特征在于：所述将长文本进行分割处理包括，在句号、问号、感叹号、换行符标符进行分割，将长文本分割为N个长度不超过L的文本片段；

3.如权利要求2所述的一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法，其特征在于：所述嵌入模型包括，在语义片段开头加上可学习的特殊token；使用预训练BERT模型计算语义片段中每个token的隐藏状态h；将特殊token的隐藏状态输入多层感知机MLP1，得到整个语义片段的语义嵌入向量ei；将除特殊token外...

【技术特征摘要】

1.一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法，其特征在于：所述将长文本进行分割处理包括，在句号、问号、感叹号、换行符标符进行分割，将长文本分割为n个长度不超过l的文本片段；

3.如权利要求2所述的一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法，其特征在于：所述嵌入模型包括，在语义片段开头加上可学习的特殊token；使用预训练bert模型计算语义片段中每个token的隐藏状态h；将特殊token的隐藏状态输入多层感知机mlp1，得到整个语义片段的语义嵌入向量ei；将除特殊token外的隐藏状态输入多层感知机mlp2，得到每个token的权重，将相同token的权重取均值得到语义片段的词汇嵌入向量wi；使用hnsw算法建立语义嵌入向量和词汇嵌入向量与语义片段的倒排索引，存入数据库。

4.如权利要求3所述的一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法，其特征在于：所述使用大模型基于本体设计对语义片段进行实体或关系抽取包括，将本体设计转化为json格式结构描述，将结构描述与语义片段同时送入大模型，在提示词中指定大模型将提取结构输出为json格式，要求格式同本体设计的结构描述，使用实体替换节点；格式化大模型输出的结果，并将实体、关系以及对应的语义片段存储于图数据库中。

5.如权利要求4所述的一种基于混合权重与知识图谱的知识库检索方法，其特征在于：所述计算用户问题的语...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡杰英，张珂元，李勇飞，钱奎省，毛旭初，卞志刚，汪江，
申请(专利权)人：朗坤智慧科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：