基于知识图谱的智能问答系统技术方案

本发明专利技术涉及自然语言处理技术领域，且公开了基于知识图谱的智能问答系统，包括知识库数据采集模块，采集目标数据并形成数据集；数据预处理模块，对数据集进行数据预处理后存储至数据库中；知识图谱构建模块，通过实体和关系抽取，将政策文本中的信息结构化为图谱，存储于图数据库中，实现政策信息的关联表示；语义融合模块，匹配和融合多来源数据中的相似实体，减少图谱冗余度；智能问答模块，解析用户输入的自然语言问题，映射至知识图谱并生成准确的答案；关联与增强模块，检索关联信息并处理用户的补充问题，生成更详细的答案；有效提升了政策问答系统的回答精度和处理多样化问题的能力，增强了用户体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理，更具体地涉及基于知识图谱的智能问答系统。

技术介绍

1、随着信息公开化进程的推进，越来越多的政策文件向公众开放，公众对政策信息的获取和解读需求日益增加，然而，政策文件通常内容庞杂，包含大量专业术语和复杂条款，公众在理解和运用这些政策时常常面临困难，现有的政策问答系统主要依赖预设规则、文本检索和关键词匹配来提供解答，但是仍然存在以下缺陷：

2、（1） 回答精度低：传统的问答系统通常依赖预设的规则和关键词匹配来生成回答，缺乏对文本语义的深层次理解，这种方式容易导致解读上的偏差，最终生成的答案常常与用户的实际需求不符；尤其是在面对新出台的政策或政策频繁变化的情况下，传统系统的适应性显得尤为不足，难以根据政策内容的语义关联性进行推理，从而无法生成精准的解答；

3、（2）信息检索效率低：现有系统在处理海量的政策文件时，往往难以快速准确地定位相关内容，用户通常需要多次尝试不同的关键词组合才能获得所需信息，降低了使用效率；传统的检索方式在面对多样化的问答需求时，难以提供全面的答案，特别是在用户提问涉及跨领域知识的情况下本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于知识图谱的智能问答系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能问答系统，其特征在于：所述目标数据即官方网站的政策文件、法规条例、专家解读文章以及媒体报道；所述目标数据的采集可通过采用高效的抓取工具包进行采集，定期从网站与新闻平台中自动收集政策和法规信息；所述数据预处理包括数据清洗与文本数据处理，所述文本数据处理包括分词、去除停用词以及进行词形还原。

3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的智能问答系统，其特征在于：所述命名实体识别模型即BERT-NER模型，所述命名实体识别模型可以处理长文本输入，利用上下文信息识别政策文本中的实体...

【技术特征摘要】

1.基于知识图谱的智能问答系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能问答系统，其特征在于：所述目标数据即官方网站的政策文件、法规条例、专家解读文章以及媒体报道；所述目标数据的采集可通过采用高效的抓取工具包进行采集，定期从网站与新闻平台中自动收集政策和法规信息；所述数据预处理包括数据清洗与文本数据处理，所述文本数据处理包括分词、去除停用词以及进行词形还原。

3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的智能问答系统，其特征在于：所述命名实体识别模型即bert-ner模型，所述命名实体识别模型可以处理长文本输入，利用上下文信息识别政策文本中的实体和关系；所述实体和关系转换为图谱中的节点和边，所述实体即政策文本，所述关系即实体间的关系；使用知识图谱符号将提取到的实体与关系表示为三元组，所述三元组为主体、谓词以及客体；三元组表示了政策实体之间的关系结构。

4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的智能问答系统，其特征在于：所述初步答案即智能问答模块所生成的答案；所述进一步问题为进一步的细节问题与补...

【专利技术属性】
技术研发人员：程德生，万晶，张鹤，白新宇，李阳，
申请(专利权)人：杭州中软安人网络通信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：