CN111382277A

CN111382277A - 面向汽车领域的知识图谱构建方法及装置

Info

Publication number: CN111382277A
Application number: CN201811652793.XA
Authority: CN
Inventors: 徐敏; 阎睿雄; 李奋
Original assignee: SAIC Motor Corp Ltd
Current assignee: SAIC Motor Corp Ltd
Priority date: 2018-12-28
Filing date: 2018-12-28
Publication date: 2020-07-07
Anticipated expiration: 2038-12-28
Also published as: CN111382277B

Abstract

本发明公开了一种面向汽车领域的知识图谱构建方法及装置，预先构建了汽车领域的知识图谱本体模型，所述本体模型包括汽车领域的实体信息、各个实体对应的属性信息以及各个实体之间的关系信息，从待处理的汽车领域的文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段；基于所述本体模型将各个所述实体字段、所述各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段执行槽位填充构建出所述汽车领域的文本对应的知识图谱。基于该方式生成的知识图谱包含的内容比较全面，运用于聊天机器人能提升智能问答的准确率。

Description

面向汽车领域的知识图谱构建方法及装置

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，更具体的说，是涉及一种面向汽车领域的知识图谱构建方法及装置。

背景技术

随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。一个知识图谱旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系。随着人工智能的技术发展和应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。

随着人们生活水平的提高，越来越多的汽车融入了人们的生活，用户对于汽车购买、汽车租赁、汽车保养等方面的知识的需求也越来越大，让汽车领域引入能够实现智能问答的聊天机器人成为可能。

但是，目前汽车领域构建的知识图谱包含的内容比较片面，运用于聊天机器人并不能提升智能问答的准确率。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的面向汽车领域的知识图谱构建方法及装置。具体方案如下：

一种面向汽车领域的知识图谱构建方法，所述方法包括：

获取预先构建的汽车领域的知识图谱本体模型，所述本体模型包括汽车领域的实体信息、各个实体对应的属性信息以及各个实体之间的关系信息；

获取待处理的汽车领域的文本；

从所述文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段；

基于所述本体模型将各个所述实体字段、所述各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段执行槽位填充构建出所述汽车领域的文本对应的知识图谱。

可选地，所述待处理的汽车领域的文本为包含非结构化数据的文本。

可选地，所述从所述文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段，包括：

提取所述文本中的各个实体字段；

对所述文本进行指代消解处理；

从进行指代消解处理之后的文本中提取各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段。

可选地，所述提取所述文本中的各个实体字段，包括：

采用实体命名识别算法提取所述文本中的各个实体字段。

一种面向汽车领域的知识图谱构建装置，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取预先构建的汽车领域的知识图谱本体模型，所述本体模型包括汽车领域的实体信息、各个实体对应的属性信息以及各个实体之间的关系信息；

第二获取单元，用于获取待处理的汽车领域的文本；

提取单元，用于从所述文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段；

知识图谱构建单元，用于基于所述本体模型将各个所述实体字段、所述各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段执行槽位填充构建出所述汽车领域的文本对应的知识图谱。

可选地，所述提取单元，具体用于：

提取所述文本中的各个实体字段；

对所述文本进行指代消解处理；

可选地，所述提取单元，具体用于：

采用实体命名识别算法提取所述文本中的各个实体字段。

一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的面向汽车领域的知识图谱构建方法。

一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如上所述的面向汽车领域的知识图谱构建方法。

借由上述技术方案，本发明提供的面向汽车领域的知识图谱构建方法及装置，预先构建了汽车领域的知识图谱本体模型，所述本体模型包括汽车领域的实体信息、各个实体对应的属性信息以及各个实体之间的关系信息，从待处理的汽车领域的文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段；基于所述本体模型将各个所述实体字段、所述各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段执行槽位填充构建出所述汽车领域的文本对应的知识图谱。基于该方式生成的知识图谱包含的内容比较全面，运用于聊天机器人能提升智能问答的准确率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明实施例公开的一种面向汽车领域的知识图谱构建方法的流程示意图；

图2为本发明实施例公开的一种知识图谱示意图；

图3为本发明实施例公开的一种面向汽车领域的知识图谱构建装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

请参阅附图1，图1为本发明实施例公开的一种面向汽车领域的知识图谱构建方法的流程示意图，该方法包括：

步骤S101：获取预先构建的汽车领域的知识图谱本体模型，所述本体模型包括汽车领域的实体信息、各个实体对应的属性信息以及各个实体之间的关系信息；

在本实施例中，构建汽车领域的知识图谱本体模型从不同层次的形式化模式上给出了整个汽车领域特定的知识图谱所需的数据模型的定义，在本实施例中，汽车领域的知识图谱本体模型可以借用本体编辑软件构建，也可以采用计算机辅助以数据驱动的方式自动构建。

步骤S102：获取待处理的汽车领域的文本；

在一种可实施方式中，所述待处理的汽车领域的文本为包含非结构化数据的文本，比如，汽车介绍手册、汽车使用说明书等。

步骤S103：从所述文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段；

步骤S104：基于所述本体模型将各个所述实体字段、所述各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段执行槽位填充构建出所述汽车领域的文本对应的知识图谱。

在一种可实施方式中，所述从所述文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段，包括：

提取所述文本中的各个实体字段；

对所述文本进行指代消解处理；

在一种可实施方式中，可采用实体命名识别算法提取所述文本中的各个实体字段。

作为一种示例性描述，假设文本为“D90的油耗是12升，他的外观有红色、黑色、白色，其驱动方式有四驱和两驱这两种，他的变速箱有手动挡和自动挡这两种。”则提取文本中的实体字段有“D90”、“油耗”、“外观”、“驱动方式”和“变速箱”，对该文本进行指代消解处理指的是通过算法识别“他”、“其”指代的是“D90”，“D90”与“油耗”、“外观”、“驱动方式”和“变速箱”之间有包含关系，油耗对应的属性字段有“12升”、“外观”字段有“红色”、“黑色”、“白色”，“驱动方式”对应的属性字段有“四驱”和“两驱”，“变速箱”对应的属性字段有“手动挡”和“自动挡”。最终生成的知识图谱如图2所示。

本发明实施例公开的一种面向汽车领域的知识图谱构建方法，预先构建了汽车领域的知识图谱本体模型，所述本体模型包括汽车领域的实体信息、各个实体对应的属性信息以及各个实体之间的关系信息，从待处理的汽车领域的文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段；基于所述本体模型将各个所述实体字段、所述各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段执行槽位填充构建出所述汽车领域的文本对应的知识图谱。基于该方式生成的知识图谱包含的内容比较全面，运用于聊天机器人能提升智能问答的准确率。

请参阅附图3，图3为本发明实施例公开的一种面向汽车领域的知识图谱构建装置的结构示意图，该装置包括：

第一获取单元31，用于获取预先构建的汽车领域的知识图谱本体模型，所述本体模型包括汽车领域的实体信息、各个实体对应的属性信息以及各个实体之间的关系信息；

第二获取单元32，用于获取待处理的汽车领域的文本；

提取单元33，用于从所述文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段；

知识图谱构建单元34，用于基于所述本体模型将各个所述实体字段、所述各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段执行槽位填充构建出所述汽车领域的文本对应的知识图谱。

可选地，所述提取单元，具体用于：

提取所述文本中的各个实体字段；

对所述文本进行指代消解处理；

可选地，所述提取单元，具体用于：

采用实体命名识别算法提取所述文本中的各个实体字段。

需要说明的是，上述各个单元的具体功能实现已在方法实施例中详细说明，本实施例不再赘述。

所述面向汽车领域的知识图谱构建装置包括处理器和存储器，上述第一获取单元、第二获取单元、提取单元和知识图谱构建单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来生成包含内容比较全面的知识图谱。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述面向汽车领域的知识图谱构建方法。

本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述面向汽车领域的知识图谱构建方法。

本发明实施例提供了一种电子设备，电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：

获取待处理的汽车领域的文本；

提取所述文本中的各个实体字段；

对所述文本进行指代消解处理；

可选地，所述提取所述文本中的各个实体字段，包括：

采用实体命名识别算法提取所述文本中的各个实体字段。

本文中的电子设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：

获取待处理的汽车领域的文本；

提取所述文本中的各个实体字段；

对所述文本进行指代消解处理；

可选地，所述提取所述文本中的各个实体字段，包括：

采用实体命名识别算法提取所述文本中的各个实体字段。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims

1.一种面向汽车领域的知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的汽车领域的文本；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理的汽车领域的文本为包含非结构化数据的文本。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述文本中提取各个实体字段、各个所述实体字段对应的属性字段以及各个实体字段之间的关系字段，包括：

提取所述文本中的各个实体字段；

对所述文本进行指代消解处理；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取所述文本中的各个实体字段，包括：

采用实体命名识别算法提取所述文本中的各个实体字段。

5.一种面向汽车领域的知识图谱构建装置，其特征在于，所述装置包括：

第二获取单元，用于获取待处理的汽车领域的文本；

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述待处理的汽车领域的文本为包含非结构化数据的文本。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述提取单元，具体用于：

提取所述文本中的各个实体字段；

对所述文本进行指代消解处理；

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，提取单元，具体用于：

采用实体命名识别算法提取所述文本中的各个实体字段。

9.一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的面向汽车领域的知识图谱构建方法。

10.一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如权利要求1至4中任一项所述的面向汽车领域的知识图谱构建方法。