CN107480183A - 一种厨房领域知识图谱查询方法、装置和存储介质 - Google Patents

一种厨房领域知识图谱查询方法、装置和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种厨房领域知识图谱查询方法、装置和存储介质，其中该方法包括以下步骤：获取输入语句；从所述输入语句提取属性关键词，所述属性关键词与属性相关联；根据所述属性和属性关键词生成sparql语句；将所述sparql语句转换为sql语句；根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询。通过从用户的输入语句中提取属性关键词，然后根据属性关键词生成可以用于属性表查询的sql语句，查询得到相应的实体或概念如音乐、菜谱、视频等，可以基于知识图谱为用户提供更多的交互选择。

Description

一种厨房领域知识图谱查询方法、装置和存储介质
技术领域
本发明涉及智能家居领域，尤其涉及一种厨房领域知识图谱查询方法、装置和存储介质。
背景技术
知识图谱是用一种结构化的方式描述真实世界的各种实体或概念。其中，每个实体或概念可以用一个全局唯一确定的编号来标识，称为它们的标识符(identifier，ID)，用属性-值对(attribute-value pair，AVP)来刻画实体的内在特性，用关系(relation)来连接两个实体，刻画它们之间的关联。例如，“红烧肉”作为一个菜名实体，它的口味有“辣”，可以描述为：“红烧肉”具有属性“Taste”，相应的属性值为“辣”。
随着智能家居技术的发展，人们对厨房智能化的需求越来越强。但是现有的厨房领域的交互方式单一，交互内容不能满足用户的需求；因此如何基于知识图谱为用户提供更多的交互选择是一个逐渐突出的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种厨房领域知识图谱查询方法，可以基于知识图谱为用户提供更多的交互选择。
本发明的目的之二在于提供一种厨房领域知识图谱查询装置，可以基于知识图谱为用户提供更多的交互选择。
本发明的目的之三在于提供一种电子设备，可以基于知识图谱为用户提供更多的交互选择。
本发明的目的之四在于提供一种存储介质，存储有计算机程序，可以基于知识图谱为用户提供更多的交互选择。
本发明的目的之一采用以下技术方案实现：
一种厨房领域知识图谱查询方法，包括以下步骤：
获取输入语句；
从所述输入语句提取属性关键词，所述属性关键词与属性相关联；
根据所述属性和属性关键词生成sparql语句；
将所述sparql语句转换为sql语句；
根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询。
进一步地，所述属性表包括若干三元组，所述三元组包括实体、属性和属性值；所述属性表是以Parquet格式存储在Hadoop分布式文件系统上面的。
进一步地，所述三元组为菜谱三元组、音乐三元组或视频三元组。
进一步地，所述根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询，具体为采用Impala或Spark Sql查询方法根据所述sql语句对预置的属性表进行查询。
本发明的目的之二采用以下技术方案实现：
一种厨房领域知识图谱查询装置，包括：
获取模块，用于获取输入语句；
提取模块，用于从所述输入语句提取属性关键词，所述属性关键词与属性相关联；
生成模块，用于根据所述属性和属性关键词生成sparql语句；
转换模块，用于将所述sparql语句转换为sql语句；
查询模块，用于根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询。
进一步地，所述属性表被配置为包括若干三元组，所述三元组包括实体、属性和属性值；所述属性表是以Parquet格式存储在Hadoop分布式文件系统上面的。
进一步地，所述三元组为菜谱三元组、音乐三元组或视频三元组。
进一步地，所述查询模块具体被配置为用于采用Impala或Spark Sql查询方法根据所述sql语句对预置的属性表进行查询。
本发明的目的之三采用以下技术方案实现：
一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中的程序，所述程序被配置成由处理器执行，处理器执行所述程序时实现上述厨房领域知识图谱查询方法的步骤。
本发明的目的之四采用以下技术方案实现：
一种存储介质，所述介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述厨房领域知识图谱查询方法的步骤。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：通过从用户的输入语句中提取属性关键词，然后根据属性关键词生成可以用于属性表查询的sql语句，查询得到相应的实体或概念如音乐、菜谱、视频等，进而可以基于知识图谱为用户提供更多的交互选择。
附图说明
图1为本发明实施例一的厨房领域知识图谱查询方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二的厨房领域知识图谱查询装置的结构示意图；
图3为本发明实施例三的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
实施例一
如图1为一种厨房领域知识图谱查询方法，包括以下步骤：
步骤S110、获取输入语句。
如果用户在厨房烹饪时，想要听歌，就可以向采集声音的装置输入语句，如“我想听再见不必说抱歉这首歌”，也可以在输入装置输入相应的文字。
步骤S120、从所述输入语句提取属性关键词，所述属性关键词与属性相关联。
应用厨房领域知识图谱查询方法的装置或系统中会预置关键词识别模块，用于从输入语句提取属性关键词。关键词识别模块中可以预存关键词，通过将输入语句与预存的关键词比较提取关键词；关键词识别模块也可以通过现有的算法通过语句中词语的关联来提取属性关键词。属性关键词与属性相关联，也可以理解为属性值。
比如步骤S110中的输入语句，经过属性提取，结果为“songName：再见不必说抱歉”。在音乐知识图谱中，每个音乐实体都有一个唯一的标识记号ID，这一抽象实体具有属性“songName”，因此，根据上述的属性抽取结果，属性“songName”的属性值为“再见不必说抱歉”。下一步可以根据属性和属性关键词查询该音乐实体的标识记号ID和相应的歌手。
步骤S130、根据所述属性和属性关键词生成sparql语句。
sparql是万维网联盟W3C组织推出的用于搜索RDF数据的一种查询语言，其基本语法属于公知常识，本发明利用相应的语法根据步骤S120提取到的属性和属性关键词生成sparql语句为：SELECT？iid？name WHERE{？iid fa:songName"再见不必说抱歉".？iid fa:singer？name.}。
步骤S140、将所述sparql语句转换为sql语句。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，结构化查询语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；sql语句就是对数据库进行操作的一种语言。
为了使用分布式查询框架进行查询，需要将sparkql语句转换为sql语句，相应的转换方法属于现有技术，不再赘述。步骤S130中的sparql语句转换为sql语句后为：SELECTtab0.iid AS iid,tab1.name AS name FROM(SELECT sub AS iid FROM fa__songNameWHERE obj＝'"再见不必说抱歉"')tab0JOIN(SELECT sub AS iid,obj AS name FROMfa__singer)tab1ON(tab0.iid＝tab1.iid)。
步骤S150、根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询。
运行相应的sql语句，对预置的属性表进行查询。如步骤S140的sql语句查询后可以得到结果包括两个字段，一个是该音乐的标识记号ID，即iid为:fa_732765；另一个是音乐的作者，为|"吕玟；皓天"|。根据该音乐的iid，可以播放相应的音乐；根据相应的歌手，可以提供更深入的服务，如推荐歌曲等。
上述举例是以音乐知识图谱为基础的，同样的厨房领域知识图谱还可以包括菜谱知识图谱和/或视频知识图谱等。如基于菜谱知识图谱的查询时，属性可以为“口味”、相应的属性值为“辣”、“甜”等；属性可以为“菜系”、相应的属性值为“粤菜”、“湘菜”等；可以查询到对应的菜谱标识记号ID，还可以得到相应的做菜的素材以提供其他菜谱。
本发明提供的厨房领域知识图谱查询方法，通过从用户的输入语句中提取属性关键词，然后根据属性关键词生成可以用于属性表查询的sql语句，查询得到相应的实体或概念如音乐、菜谱、视频等，可以基于知识图谱为用户提供更多的交互选择；进而可以为用户提供定制化服务，方便用户烹饪，提高用户的愉悦感。
作为优选的实施方式，所述属性表包括若干三元组，所述三元组包括实体、属性和属性值；所述属性表是以Parquet格式存储在Hadoop分布式文件系统上面的。
Parquet是一种高效的列式存储格式，是语言无关的，而且不与任何一种数据处理框架绑定在一起，适用于多种语言和组件。Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，和行式存储相比，列式存储可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量。因此，在本实施例中属性表以Parquet文件格式存储到hdfs上面，可以使得一定性能的计算装置可以容纳更丰富的知识图谱，即更多的实体或概念。
存储在hdfs中的原始数据，是构建分布式系统的基础数据。由于厨房领域，属性的集合包含的元素较少，只有几十种，属性之间的关系多数为并列关系，因而知识表示技术非常适用于这一场景。知识表示技术Vertically Partitioned(又称属性分割技术)的目标是构建以属性(关系)作为区分的数据表。
本发明通过spark框架使用知识表示技术来对知识进行存储。首先从初始数据中抽取三元组，对于每个属性，关联于实体和属性值两个字段。根据三元组即可构建相应的属性表。
进一步地，所述三元组为菜谱三元组、音乐三元组或视频三元组。例如菜谱三元组可以包括菜名实体、口味属性、以及相应的属性值；音乐三元组可以包括音乐实体、歌名属性、以及相应的属性值；视频三元组可以包括视频实体、视频属性以及相应的属性值。通过将菜谱三元组、音乐三元组或视频三元组等容纳入属性表，形成菜谱知识图谱、音乐知识图谱以及视频知识图谱等，可以为用户提供更丰富的服务。
作为优选的实施方式，步骤S150根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询，具体为采用Impala或Spark Sql查询方法根据所述sql语句对预置的属性表进行查询。
进一步地，对于足够加载到内存的大数据而言，可以使用spark sql进行查询，在进行查询的时候，预先将属性表加载到内存中，然后根据spark sql进行查询。对于无法加载到内存的大数据而言，可以使用impala框架进行查询。
Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具。在开源的分布式框架中，spark sql和impala适用于大数据平台的分布式查询。
本发明综合了知识表示技术、Parquet列式存储格式以及Spark Sql/Impala查询的优势，构建出了一套适用于厨房领域的分布式知识图谱系统，解决了大规模知识图谱的存储、查询计算量大、性能难以满足问题。从而提高了厨房领域知识图谱查询方法的实用性，和应用厨房领域知识图谱查询方法的装置或系统的成本，利于走进千家万户。
实施例二
如图2所示的厨房领域知识图谱查询装置，包括：
获取模块110，用于获取输入语句；
提取模块120，用于从所述输入语句提取属性关键词，所述属性关键词与属性相关联；
生成模块130，用于根据所述属性和属性关键词生成sparql语句；
转换模块140，用于将所述sparql语句转换为sql语句；
查询模块150，用于根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询。
作为优选的实施方式，所述属性表被配置为包括若干三元组，所述三元组包括实体、属性和属性值；所述属性表是以Parquet格式存储在Hadoop分布式文件系统上面的。
作为优选的实施方式，所述三元组为菜谱三元组、音乐三元组或视频三元组。
作为优选的实施方式，查询模块150具体被配置为用于采用Impala或SparkSql查询方法根据所述sql语句对预置的属性表进行查询。
本实施例中的装置与前述实施例中的方法是基于同一发明构思下的两个方面，在前面已经对方法实施过程作了详细的描述，所以本领域技术人员可根据前述描述清楚地了解本实施中的系统的结构及实施过程，为了说明书的简洁，在此就不再赘述。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法，如：
一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述厨房领域知识图谱查询方法的步骤。
描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块或单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或单元示意的部件可以是或者也可以不是物理模块，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本发明可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等，如实施例三。实施例三
如图3所示一种电子设备，包括存储器200、处理器300以及存储在存储器200中的程序，所述程序被配置成由处理器300执行，处理器300执行所述程序时实现上述厨房领域知识图谱查询方法的步骤。
本实施例中的装置与前述实施例中的方法是基于同一发明构思下的两个方面，在前面已经对方法实施过程作了详细的描述，所以本领域技术人员可根据前述描述清楚地了解本实施中的系统的结构及实施过程，为了说明书的简洁，在此就不再赘述。
本发明实施例提供的电子设备，可以通过从用户的输入语句中提取属性关键词，然后根据属性关键词生成可以用于属性表查询的sql语句，查询得到相应的实体或概念如音乐、菜谱、视频等，可以基于知识图谱为用户提供更多的交互选择。进而可以为用户提供定制化服务，方便用户烹饪，提高用户的愉悦感。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种厨房领域知识图谱查询方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取输入语句；
从所述输入语句提取属性关键词，所述属性关键词与属性相关联；
根据所述属性和属性关键词生成sparql语句；
将所述sparql语句转换为sql语句；
根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询。
2.如权利要求1所述的厨房领域知识图谱查询方法，其特征在于：所述属性表包括若干三元组，所述三元组包括实体、属性和属性值；所述属性表是以Parquet格式存储在Hadoop分布式文件系统上面的。
3.如权利要求2所述的厨房领域知识图谱查询方法，其特征在于：所述三元组为菜谱三元组、音乐三元组或视频三元组。
4.如权利要求1-3中任一项所述的厨房领域知识图谱查询方法，其特征在于：所述根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询，具体为采用Impala或Spark Sql查询方法根据所述sql语句对预置的属性表进行查询。
5.一种厨房领域知识图谱查询装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取输入语句；
提取模块，用于从所述输入语句提取属性关键词，所述属性关键词与属性相关联；
生成模块，用于根据所述属性和属性关键词生成sparql语句；
转换模块，用于将所述sparql语句转换为sql语句；
查询模块，用于根据所述sql语句对预置的属性表进行sql语句查询。
6.如权利要求5所述的厨房领域知识图谱查询装置，其特征在于：所述属性表被配置为包括若干三元组，所述三元组包括实体、属性和属性值；所述属性表是以Parquet格式存储在Hadoop分布式文件系统上面的。
7.如权利要求6所述的厨房领域知识图谱查询装置，其特征在于：所述三元组为菜谱三元组、音乐三元组或视频三元组。
8.如权利要求5-7中任一项所述的厨房领域知识图谱查询方法，其特征在于，所述查询模块具体被配置为用于采用Impala或Spark Sql查询方法根据所述sql语句对预置的属性表进行查询。
9.一种电子设备，其特征在于：包括存储器、处理器以及存储在存储器中的程序，所述程序被配置成由处理器执行，处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的厨房领域知识图谱查询方法的步骤。
10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的厨房领域知识图谱查询方法的步骤。
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