CN117290489B - 一种行业问答知识库快速构建方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及信息检索技术领域，具体为一种行业问答知识库快速构建方法与系统，包括以下步骤：基于领域内文档数据，采用自然语言处理和文本挖掘算法，进行数据预处理和关键信息的提取，并生成初步的知识单元库。本发明中，通过自然语言处理和文本挖掘算法进行数据预处理和关键信息提取，生成的初步知识单元库更加精确和丰富，Word2Vec模型向量化编码术语，提升表现力和扩展性，加强知识点连接，图数据库和图算法构建语义关联网络，揭示深层次联系，采用BERT或GPT的上下文感知模型建立动态索引，提供个性化响应，通过GBDT多维度评分模型的应用，优化查询的评分排序机制，DQN或策略梯度方法的系统优化，保障问答系统持续自我完善和适应性提升。
Description
技术领域
本发明涉及信息检索技术领域，尤其涉及一种行业问答知识库快速构建方法与系统。
背景技术
信息检索技术是一种计算机科学技术，其主要目标是帮助用户从大规模的文本数据中找到相关的信息。这个领域涵盖了各种搜索引擎、推荐系统和问答系统等应用，以及与文本数据相关的信息处理技术。信息检索技术通常包括文本分析、索引构建、查询处理、相关性评分等方面的内容。在这个领域，研究人员和工程师致力于提高信息检索系统的效率和精度，以满足用户需求。
行业问答知识库的快速构建方法是一种应用信息检索技术的技术，旨在构建一个针对特定行业或主题领域的问答系统。这个方法的目的是创建一个能够回答用户关于特定领域的问题的系统，从而提供高效、准确和定制的信息检索和回答。行业问答知识库的快速构建方法的主要目标是提供高质量的问题答案，以满足用户在特定行业或主题领域的信息需求。这包括快速、准确地回答用户的问题，提供有关特定主题的详细信息，并帮助用户解决问题或获得所需的信息。
现有问答知识库构建方法通常缺乏足够深入的语义理解能力，导致无法高效地处理复杂查询和模糊语句。多数方法采用的静态索引机制，往往忽视了上下文的多维度变化，使得查询响应不够灵活和个性化。此外，传统的评分排序算法往往只依赖于单一维度的判断，如关键词出现频率，没有综合多种因素，从而影响了结果的全面性和准确性。同时，现有方法的自我优化能力较弱，依赖于人工调整和规则更新，这在面对不断演化的数据和用户需求时显得力不从心。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种行业问答知识库快速构建方法与系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种行业问答知识库快速构建方法，包括以下步骤：
S1：基于领域内文档数据，采用自然语言处理和文本挖掘算法，进行数据预处理和关键信息的提取，并生成初步的知识单元库；
S2：基于所述初步的知识单元库，采用词嵌入模型Word2Vec，对术语进行向量化编码，生成向量化的术语库；
S3：基于所述向量化的术语库，采用图数据库管理系统和图算法，进行知识点连接和语义关联，生成语义关联网络；
S4：基于所述语义关联网络，利用BERT或GPT模型，进行上下文感知的索引构建，生成上下文感知的动态索引；
S5：基于所述上下文感知的动态索引，采用GBDT算法，构建多维度评分模型，对查询进行评分排序；
S6：基于所述多维度评分模型，采用DQN或策略梯度方法，进行系统优化，构建自优化的问答系统；
所述初步的知识单元库具体为基于主题、关键词为核心的知识单位集合，所述向量化的术语库包括多组术语的向量表示与术语间的相似度关系，所述语义关联网络具体指在知识库中多知识点间的关联关系及其语义信息，所述上下文感知的动态索引具体为基于查询需求和上下文信息动态调整的文档索引集合，所述多维度评分模型具体为用于标注和排序查询结果的模型，包括文本相关性、权威性、用户评价维度。
作为本发明的进一步方案，基于领域内文档数据，采用自然语言处理和文本挖掘算法，进行数据预处理和关键信息的提取，并生成初步的知识单元库的步骤具体为：
S101：基于领域内文档数据，采用隐马尔可夫模型HMM，进行文本切割，并进行词性标注，生成分词及标注结果；
S102：基于所述分词及标注结果，采用包括停用词表去除和TF-IDF权重剪枝的数据清洗技术，进行文本净化，并进行词频归一化处理，生成净化后的文本数据；
S103：基于所述净化后的文本数据，采用信息检索技术，基于布尔搜索模型进行主题挖掘，并进行关键信息抽取，生成关键信息列表；
S104：基于所述关键信息列表，采用本体构建技术，进行信息整合，并进行知识单元构建，生成初步知识单元库；
所述净化后的文本数据包括去除常见词汇后的文本和词汇的TF-IDF权重，所述关键信息列表包括文档集中的核心主题词及重要词汇。
作为本发明的进一步方案，基于所述初步的知识单元库，采用词嵌入模型Word2Vec，对术语进行向量化编码，生成向量化的术语库的步骤具体为：
S201：基于所述初步知识单元库，采用领域本体库，进行词汇集合筛选，并进行上下文敏感度分析，生成领域词汇集合；
S202：基于所述领域词汇集合，采用Skip-gram模型，进行词嵌入训练，并进行语义信息编码，生成词向量模型；
S203：基于所述词向量模型，采用向量空间映射技术，执行余弦相似度计算，进行术语向量化，并进行向量优化，生成向量化术语表；
S204：基于所述向量化术语表，采用索引构建方法，通过倒排索引技术，进行术语索引，并进行库结构优化，生成向量化的术语库；
所述领域词汇集合具体为基于关联性筛选的术语及其上下文环境信息，所述词向量模型具体指词汇通过模型转化为表征其语义空间的向量，所述向量化术语表具体为术语的向量化表示及其在向量空间中的优化位置。
作为本发明的进一步方案，基于所述向量化的术语库，采用图数据库管理系统和图算法，进行知识点连接和语义关联，生成语义关联网络的步骤具体为：
S301：基于所述向量化的术语库，采用图数据库管理系统Neo4j，进行知识图谱的创建，形成初始的知识图谱；
S302：基于所述初始的知识图谱，采用凝聚聚类算法对节点进行分类聚集，得到节点分类后的知识图谱；
S303：基于所述节点分类后的知识图谱，采用Pagerank算法对节点进行权重评估，生成权重评估后的知识图谱；
S304：基于所述权重评估后的知识图谱，采用Dijkstra并查集算法对节点进行语义关联分析，生成语义关联网络；
所述向量化的术语库具体为将术语通过包括TF-IDF、word2ve的向量化方法转化为可计算的向量，所述初始的知识图谱具体为包括节点和边的网络结构，其中节点代表实体，边代表实体间的关系，所述凝聚聚类算法具体是指一种自上而下的贪心策略，从单个节点开始，逐步合并同类别节点形成类簇，使得组内相似度最大，组间相似度最小，所述节点分类后的知识图谱具体指在原始知识图谱基础上，对每个节点进行分析，基于特性分类的知识图谱，所述Pagerank算法是一种计算页面权重的算法，基于页面的重要性分配权重，所述Dijkstra并查集算法是一种图算法，用于寻觅图中节点的最短路径，构建语义关联关系。
作为本发明的进一步方案，基于所述语义关联网络，利用BERT或GPT模型，进行上下文感知的索引构建，生成上下文感知的动态索引的步骤具体为：
S401：基于所述语义关联网络，采用BERT模型进行上下文编码训练，生成编码训练模型；
S402：基于所述编码训练模型，采用中文词向量技术进行文字向量化处理，得到向量化文本数据；
S403：基于所述向量化文本数据，采用隐式语义索引LSI技术进行上下文感知的词汇关联分析，生成上下文感知词汇关联表；
S404：基于所述上下文感知词汇关联表，采用倒排索引技术，对关联表进行索引构建，生成上下文感知的动态索引；
所述BERT模型是一种深度学习模型，用于理解词语在文本中的语义，所述中文词向量技术具体为将词语转化为能表达其语义的向量，所述向量化文本数据具体为将原始文本数据转化为向量化后的数据，所述隐式语义索引用于发现词语或文档间的潜在语义关联，提取其中的主题模式，所述倒排索引技术具体为一种将关键词与其出现的位置进行关联的索引方法，用于搜索引擎数据检索场景。
作为本发明的进一步方案，基于所述上下文感知的动态索引，采用GBDT算法，构建多维度评分模型，对查询进行评分排序的步骤具体为：
S501：基于所述上下文感知的动态索引，采用特征工程方法，进行特征提取，并对提取的特征进行向量化处理，生成特征向量化索引数据；
S502：基于所述特征向量化索引数据，采用梯度提升决策树算法，训练评分模型，并进行性能调优，生成原始评分模型；
S503：基于所述原始评分模型，采用Z-分数标准化方法，对模型输出进行规范化处理，生成标准化评分模型；
S504：基于所述标准化评分模型，采用特征选择算法，筛选特征，并对模型进行最终优化，生成多维度评分模型；
所述特征工程方法具体为通过对数据集中的原始数据进行分析，选取有助于模型训练和预测的信息作为特征，并采用词袋模型、TF-IDF算法将特征转换为用于模型处理的数值型数据，所述梯度提升决策树算法通过构建多棵决策树，并将决策树的预测结果进行加权求和，所述性能调优包括网格搜索和交叉验证技术，所述Z-分数标准化方法具体为将数据转换成均值为0，标准差为1的分布形式，所述特征选择算法具体指使用递归特征消除算法或基于模型的特征选择方法，基于预测能力选取特征。
作为本发明的进一步方案，基于所述多维度评分模型，采用DQN或策略梯度方法，进行系统优化，构建自优化的问答系统的步骤具体为：
S601：基于所述多维度评分模型，采用强化学习算法，对问答系统进行初步学习，并优化模型参数，生成初步优化的问答模型；
S602：基于所述初步优化的问答模型，采用深度Q网络或策略梯度方法，继续对模型进行深度优化，并细化行为策略，生成深度优化的问答模型；
S603：基于所述深度优化的问答模型，采用自然语言处理技术，并进行语义分析，生成语义增强的问答模型；
S604：基于所述语义增强的问答模型，采用对话管理技术，优化对话流程控制，并进行交互式学习，生成自优化的问答系统；
所述强化学习算法具体指使用Q学习或时间差分学习算法，根据模型与环境交互产生的奖励信号调整模型行为策略，所述策略梯度方法直接对策略进行参数化，并使用梯度上升法来调整参数，最大化累积奖励，所述自然语言处理技术包括词性标注、依存句法分析、实体识别方法，所述对话管理技术具体指通过建立对话状态跟踪、策略学习和自然语言生成组件，进行对话交互。
一种行业问答知识库快速构建系统，所述行业问答知识库快速构建系统用于执行上述行业问答知识库快速构建方法，所述系统包括文本预处理模块、知识提炼模块、知识组织模块、知识评估模块、问答优化模块。
作为本发明的进一步方案，所述文本预处理模块基于领域内文档数据，采用隐马尔可夫模型进行文本切割与词性标注，并应用TF-IDF权重剪枝技术，进行数据清洗与词频归一化处理，生成净化文本数据；
所述知识提炼模块基于净化文本数据，运用布尔搜索模型进行主题挖掘，并结合本体构建技术整合信息，构建知识单元，生成初步知识单元库；
所述知识组织模块基于初步知识单元库，采用领域本体库进行词汇筛选和上下文敏感度分析，使用Skip-gram模型进行语义编码，并通过向量空间映射技术优化术语向量，生成向量化术语库；
所述知识评估模块基于向量化术语库，通过图数据库管理系统Neo4j构建知识图谱，并利用凝聚聚类算法分类节点，结合Pagerank算法和Dijkstra并查集算法进行语义关联分析，生成语义关联网络；
所述问答优化模块基于语义关联网络，应用BERT模型进行上下文编码训练，结合中文词向量技术和隐式语义索引技术进行词汇关联分析，并使用倒排索引构建上下文感知的动态索引，建立自优化问答系统。
作为本发明的进一步方案，所述文本预处理模块包括文本切割子模块、词性标注子模块、数据清洗子模块、归一化处理子模块；
所述知识提炼模块包括主题挖掘子模块、关键信息抽取子模块、信息整合子模块、知识单元构建子模块；
所述知识组织模块包括词汇筛选子模块、敏感度分析子模块、词嵌入训练子模块、向量优化子模块；
所述知识评估模块包括图谱创建子模块、节点分类聚合子模块、权重评估子模块、语义关联分析子模块；
所述问答优化模块包括上下文编码训练子模块、文字向量化处理子模块、词汇关联分析子模块、动态索引构建子模块。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过自然语言处理和文本挖掘算法进行数据预处理和关键信息提取，生成的初步知识单元库更加精确和丰富。Word2Vec模型对术语的向量化编码大幅增强术语库的表现力和扩展性，使得知识点之间的连接更加直观和易于操作。利用图数据库管理系统和图算法构建的语义关联网络，有效揭示知识点间深层次的联系。采用BERT或GPT上下文感知模型构建的动态索引，为查询提供高度个性化和精准的响应。通过GBDT多维度评分模型的应用，优化查询的评分排序机制，DQN或策略梯度方法的系统优化，保障问答系统持续自我完善和适应性提升。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的系统流程图；
图9为本发明的系统框架示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种行业问答知识库快速构建方法，包括以下步骤：
S1：基于领域内文档数据，采用自然语言处理和文本挖掘算法，进行数据预处理和关键信息的提取，并生成初步的知识单元库；
S2：基于初步的知识单元库，采用词嵌入模型Word2Vec，对术语进行向量化编码，生成向量化的术语库；
S3：基于向量化的术语库，采用图数据库管理系统和图算法，进行知识点连接和语义关联，生成语义关联网络；
S4：基于语义关联网络，利用BERT或GPT模型，进行上下文感知的索引构建，生成上下文感知的动态索引；
S5：基于上下文感知的动态索引，采用GBDT算法，构建多维度评分模型，对查询进行评分排序；
S6：基于多维度评分模型，采用DQN或策略梯度方法，进行系统优化，构建自优化的问答系统；
初步的知识单元库具体为基于主题、关键词为核心的知识单位集合，向量化的术语库包括多组术语的向量表示与术语间的相似度关系，语义关联网络具体指在知识库中多知识点间的关联关系及其语义信息，上下文感知的动态索引具体为基于查询需求和上下文信息动态调整的文档索引集合，多维度评分模型具体为用于标注和排序查询结果的模型，包括文本相关性、权威性、用户评价维度。
通过数据预处理和关键信息提取，能够高效地从大量文档中提取出关键的知识单元，并生成初步的知识单元库。采用词嵌入模型对术语进行向量化编码，生成向量化的术语库，更好地表示术语之间的语义关系。利用图数据库和图算法进行知识点连接和语义关联，生成语义关联网络，展示知识点之间的关联关系。利用上下文感知的动态索引，根据查询需求和上下文信息动态调整文档索引集合，提供准确的查询结果。采用多维度评分模型对查询进行评分排序，综合考虑文本相关性、权威性、用户评价等多个维度。利用自优化的方法进行系统优化，构建高质量的问答系统。
请参阅图2，基于领域内文档数据，采用自然语言处理和文本挖掘算法，进行数据预处理和关键信息的提取，并生成初步的知识单元库的步骤具体为：
S101：基于领域内文档数据，采用隐马尔可夫模型HMM，进行文本切割，并进行词性标注，生成分词及标注结果；
S102：基于分词及标注结果，采用包括停用词表去除和TF-IDF权重剪枝的数据清洗技术，进行文本净化，并进行词频归一化处理，生成净化后的文本数据；
S103：基于净化后的文本数据，采用信息检索技术，基于布尔搜索模型进行主题挖掘，并进行关键信息抽取，生成关键信息列表；
S104：基于关键信息列表，采用本体构建技术，进行信息整合，并进行知识单元构建，生成初步知识单元库；
净化后的文本数据包括去除常见词汇后的文本和词汇的TF-IDF权重，关键信息列表包括文档集中的核心主题词及重要词汇。
使用隐马尔可夫模型HMM对领域内的文档数据进行文本切割。通过HMM模型，将文档划分为多种的词语序列，并进行词性标注。生成分词及标注结果。
根据分词及标注结果，采用包括停用词表去除和TF-IDF权重剪枝的数据清洗技术进行文本净化。停用词表去除可以排除常见的无意义词汇，而TF-IDF权重剪枝可以降低常见词汇的权重，突出重要的关键词。同时，进行词频归一化处理，使得多种文档中相同词汇的权重能够进行比较。
在净化后的文本数据基础上，采用信息检索技术，基于布尔搜索模型进行主题挖掘。通过分析文档中的关键词出现频率和位置信息，挖掘出文档中的核心主题词和重要词汇。这些关键信息将组成关键信息列表。
基于关键信息列表，采用本体构建技术进行信息整合，并进行知识单元构建。通过本体构建技术，将多个文档中的关键信息进行关联和整合，形成一个结构化的知识单元库。这个知识单元库包括初步整理和归纳的知识内容。
请参阅图3，基于初步的知识单元库，采用词嵌入模型Word2Vec，对术语进行向量化编码，生成向量化的术语库的步骤具体为：
S201：基于初步知识单元库，采用领域本体库，进行词汇集合筛选，并进行上下文敏感度分析，生成领域词汇集合；
S202：基于领域词汇集合，采用Skip-gram模型，进行词嵌入训练，并进行语义信息编码，生成词向量模型；
S203：基于词向量模型，采用向量空间映射技术，执行余弦相似度计算，进行术语向量化，并进行向量优化，生成向量化术语表；
S204：基于向量化术语表，采用索引构建方法，通过倒排索引技术，进行术语索引，并进行库结构优化，生成向量化的术语库；
领域词汇集合具体为基于关联性筛选的术语及其上下文环境信息，词向量模型具体指词汇通过模型转化为表征其语义空间的向量，向量化术语表具体为术语的向量化表示及其在向量空间中的优化位置。
基于初步知识单元库和领域本体库，进行词汇集合筛选。通过分析领域本体库中的关联性信息，筛选出与特定领域相关的术语及其上下文环境信息，形成一个领域词汇集合。
使用Skip-gram模型对领域词汇集合进行词嵌入训练，并进行语义信息编码。Skip-gram模型将词汇转化为表征其语义空间的向量，同时保留词汇之间的关联关系。通过训练Skip-gram模型，得到词向量模型。
在得到词向量模型后，采用向量空间映射技术执行余弦相似度计算，对术语进行向量化。通过计算不同术语向量之间的余弦相似度，度量彼此之间的语义相似度。进行向量优化，使得相似的术语在向量空间中更接近。
基于向量化术语表，采用索引构建方法，通过倒排索引技术进行术语索引。倒排索引可以帮助快速查找包括术语的文档或记录。同时，进行库结构优化，提高术语库的查询效率和存储利用率。
请参阅图4，基于向量化的术语库，采用图数据库管理系统和图算法，进行知识点连接和语义关联，生成语义关联网络的步骤具体为：
S301：基于向量化的术语库，采用图数据库管理系统Neo4j，进行知识图谱的创建，形成初始的知识图谱；
S302：基于初始的知识图谱，采用凝聚聚类算法对节点进行分类聚集，得到节点分类后的知识图谱；
S303：基于节点分类后的知识图谱，采用Pagerank算法对节点进行权重评估，生成权重评估后的知识图谱；
S304：基于权重评估后的知识图谱，采用Dijkstra并查集算法对节点进行语义关联分析，生成语义关联网络；
向量化的术语库具体为将术语通过包括TF-IDF、word2ve的向量化方法转化为可计算的向量，初始的知识图谱具体为包括节点和边的网络结构，其中节点代表实体，边代表实体间的关系，凝聚聚类算法具体是指一种自上而下的贪心策略，从单个节点开始，逐步合并同类别节点形成类簇，使得组内相似度最大，组间相似度最小，节点分类后的知识图谱具体指在原始知识图谱基础上，对每个节点进行分析，基于特性分类的知识图谱，Pagerank算法是一种计算页面权重的算法，基于页面的重要性分配权重，Dijkstra并查集算法是一种图算法，用于寻觅图中节点的最短路径，构建语义关联关系。
使用图数据库管理系统Neo4j，基于向量化的术语库创建知识图谱。将术语通过包括TF-IDF、word2vec等向量化方法转化为可计算的向量表示。在Neo4j中，节点代表实体（如术语），边代表实体间的关系（如语义相似度）。形成初始的知识图谱。
采用凝聚聚类算法对节点进行分类聚集。凝聚聚类算法是一种自上而下的贪心策略，从单个节点开始，逐步合并同类别节点形成类簇。该算法的目标是使得组内相似度最大，组间相似度最小。通过执行凝聚聚类算法，得到节点分类后的知识图谱。
在得到节点分类后的知识图谱后，采用Pagerank算法对节点进行权重评估。Pagerank算法是一种计算页面权重的算法，基于页面的重要性分配权重。通过Pagerank算法，为每个节点分配一个权重值，表示其在知识图谱中的重要性。生成权重评估后的知识图谱。
采用Dijkstra并查集算法对节点进行语义关联分析。Dijkstra并查集算法是一种图算法，用于寻觅图中节点的最短路径，构建语义关联关系。通过执行Dijkstra并查集算法，发现知识图谱中的语义关联关系，并生成语义关联网络。
请参阅图5，基于语义关联网络，利用BERT或GPT模型，进行上下文感知的索引构建，生成上下文感知的动态索引的步骤具体为：
S401：基于语义关联网络，采用BERT模型进行上下文编码训练，生成编码训练模型；
S402：基于编码训练模型，采用中文词向量技术进行文字向量化处理，得到向量化文本数据；
S403：基于向量化文本数据，采用隐式语义索引LSI技术进行上下文感知的词汇关联分析，生成上下文感知词汇关联表；
S404：基于上下文感知词汇关联表，采用倒排索引技术，对关联表进行索引构建，生成上下文感知的动态索引；
BERT模型是一种深度学习模型，用于理解词语在文本中的语义，中文词向量技术具体为将词语转化为能表达其语义的向量，向量化文本数据具体为将原始文本数据转化为向量化后的数据，隐式语义索引用于发现词语或文档间的潜在语义关联，提取其中的主题模式，倒排索引技术具体为一种将关键词与其出现的位置进行关联的索引方法，用于搜索引擎数据检索场景。
基于语义关联网络，使用BERT模型进行上下文编码训练。将文本数据输入到预训练好的BERT模型中，通过BERT模型对文本进行编码，得到每个词向量表示。
基于编码训练模型，采用中文词向量技术对文本进行文字向量化处理。将每个词映射到一个固定长度的向量表示，这个向量能够表达词语的语义信息。使用预训练好的中文词向量模型或者自行训练一个中文词向量模型。
基于向量化文本数据，使用隐式语义索引LSI技术进行上下文感知的词汇关联分析。通过降维和矩阵分解的技术，将高维的词向量表示转化为低维的隐含语义空间。在这个隐含语义空间中，发现词语之间的潜在语义关联，并生成上下文感知词汇关联表。
基于上下文感知词汇关联表，采用倒排索引技术对关联表进行索引构建。倒排索引是一种将关键词与其出现的位置进行关联的索引方法。根据关联表中的词语和位置信息，构建一个倒排索引结构，用于快速检索与特定词语相关的其他词语或文档。
请参阅图6，基于上下文感知的动态索引，采用GBDT算法，构建多维度评分模型，对查询进行评分排序的步骤具体为：
S501：基于上下文感知的动态索引，采用特征工程方法，进行特征提取，并对提取的特征进行向量化处理，生成特征向量化索引数据；
S502：基于特征向量化索引数据，采用梯度提升决策树算法，训练评分模型，并进行性能调优，生成原始评分模型；
S503：基于原始评分模型，采用Z-分数标准化方法，对模型输出进行规范化处理，生成标准化评分模型；
S504：基于标准化评分模型，采用特征选择算法，筛选特征，并对模型进行最终优化，生成多维度评分模型；
特征工程方法具体为通过对数据集中的原始数据进行分析，选取有助于模型训练和预测的信息作为特征，并采用词袋模型、TF-IDF算法将特征转换为用于模型处理的数值型数据，梯度提升决策树算法通过构建多棵决策树，并将决策树的预测结果进行加权求和，性能调优包括网格搜索和交叉验证技术，Z-分数标准化方法具体为将数据转换成均值为0，标准差为1的分布形式，特征选择算法具体指使用递归特征消除算法或基于模型的特征选择方法，基于预测能力选取特征。
基于上下文感知的动态索引，使用特征工程方法进行特征提取。通过对数据集中的原始数据进行分析，选取有助于模型训练和预测的信息作为特征。使用词袋模型、TF-IDF算法等将特征转换为用于模型处理的数值型数据。对提取的特征进行向量化处理，生成特征向量化索引数据。
基于特征向量化索引数据，使用梯度提升决策树算法训练评分模型，并进行性能调优。通过构建多棵决策树，并将决策树的预测结果进行加权求和，得到原始评分模型。使用网格搜索和交叉验证技术等方法对模型进行调优。
基于原始评分模型，采用Z-分数标准化方法对模型输出进行规范化处理。将数据转换成均值为0，标准差为1的分布形式，生成标准化评分模型。
基于标准化评分模型，采用特征选择算法筛选特征，并对模型进行最终优化，生成多维度评分模型。使用递归特征消除算法或基于模型的特征选择方法来选择具有较好预测能力的特征。
请参阅图7，基于多维度评分模型，采用DQN或策略梯度方法，进行系统优化，构建自优化的问答系统的步骤具体为：
S601：基于多维度评分模型，采用强化学习算法，对问答系统进行初步学习，并优化模型参数，生成初步优化的问答模型；
S602：基于初步优化的问答模型，采用深度Q网络或策略梯度方法，继续对模型进行深度优化，并细化行为策略，生成深度优化的问答模型；
S603：基于深度优化的问答模型，采用自然语言处理技术，并进行语义分析，生成语义增强的问答模型；
S604：基于语义增强的问答模型，采用对话管理技术，优化对话流程控制，并进行交互式学习，生成自优化的问答系统；
强化学习算法具体指使用Q学习或时间差分学习算法，根据模型与环境交互产生的奖励信号调整模型行为策略，策略梯度方法直接对策略进行参数化，并使用梯度上升法来调整参数，最大化累积奖励，自然语言处理技术包括词性标注、依存句法分析、实体识别方法，对话管理技术具体指通过建立对话状态跟踪、策略学习和自然语言生成组件，进行对话交互。
基于多维度评分模型，使用强化学习算法对问答系统进行初步学习，并优化模型参数。可以使用Q学习或时间差分学习算法等强化学习算法来根据模型与环境交互产生的奖励信号调整模型行为策略。通过多次迭代训练，生成初步优化的问答模型。
基于初步优化的问答模型，采用深度Q网络（DQN）或策略梯度方法继续对模型进行深度优化，并细化行为策略。DQN通过将深度神经网络与Q值函数相结合，实现更高效的学习和优化。策略梯度方法则直接对策略进行参数化，并使用梯度上升法来调整参数。通过进一步的训练和调优，生成深度优化的问答模型。
基于深度优化的问答模型，采用自然语言处理技术并进行语义分析。使用词性标注、依存句法分析、实体识别等自然语言处理技术来提取问题和答案中的语义信息。通过对语义信息的分析和理解，生成语义增强的问答模型。
基于语义增强的问答模型，采用对话管理技术优化对话流程控制，并进行交互式学习。建立对话状态跟踪、策略学习和自然语言生成组件，实现对话交互的管理。通过不断的交互学习和反馈机制，生成自优化的问答系统。
请参阅图8，一种行业问答知识库快速构建系统，行业问答知识库快速构建系统用于执行上述行业问答知识库快速构建方法，系统包括文本预处理模块、知识提炼模块、知识组织模块、知识评估模块、问答优化模块。
文本预处理模块基于领域内文档数据，采用隐马尔可夫模型进行文本切割与词性标注，并应用TF-IDF权重剪枝技术，进行数据清洗与词频归一化处理，生成净化文本数据；
知识提炼模块基于净化文本数据，运用布尔搜索模型进行主题挖掘，并结合本体构建技术整合信息，构建知识单元，生成初步知识单元库；
知识组织模块基于初步知识单元库，采用领域本体库进行词汇筛选和上下文敏感度分析，使用Skip-gram模型进行语义编码，并通过向量空间映射技术优化术语向量，生成向量化术语库；
知识评估模块基于向量化术语库，通过图数据库管理系统Neo4j构建知识图谱，并利用凝聚聚类算法分类节点，结合Pagerank算法和Dijkstra并查集算法进行语义关联分析，生成语义关联网络；
问答优化模块基于语义关联网络，应用BERT模型进行上下文编码训练，结合中文词向量技术和隐式语义索引技术进行词汇关联分析，并使用倒排索引构建上下文感知的动态索引，建立自优化问答系统。
通过采用隐马尔可夫模型进行文本切割与词性标注，并应用TF-IDF权重剪枝技术进行数据清洗与词频归一化处理，系统能够快速生成净化文本数据。利用布尔搜索模型进行主题挖掘和本体构建技术整合信息，快速构建初步知识单元库。系统采用领域本体库进行词汇筛选和上下文敏感度分析，使用Skip-gram模型进行语义编码，并通过向量空间映射技术优化术语向量，生成向量化术语库，实现知识的结构化组织。进一步地，利用图数据库管理系统Neo4j构建知识图谱，并结合凝聚聚类算法分类节点，以及Pagerank算法和Dijkstra并查集算法进行语义关联分析，生成语义关联网络，实现知识的语义关联。通过应用BERT模型进行上下文编码训练，结合中文词向量技术和隐式语义索引技术进行词汇关联分析，并使用倒排索引构建上下文感知的动态索引，建立自优化问答系统。
请参阅图9，文本预处理模块包括文本切割子模块、词性标注子模块、数据清洗子模块、归一化处理子模块；
知识提炼模块包括主题挖掘子模块、关键信息抽取子模块、信息整合子模块、知识单元构建子模块；
知识组织模块包括词汇筛选子模块、敏感度分析子模块、词嵌入训练子模块、向量优化子模块；
知识评估模块包括图谱创建子模块、节点分类聚合子模块、权重评估子模块、语义关联分析子模块；
问答优化模块包括上下文编码训练子模块、文字向量化处理子模块、词汇关联分析子模块、动态索引构建子模块。
文本预处理模块中，文本切割子模块使用隐马尔可夫模型对领域内文档数据进行文本切割，词性标注子模块对切割后的文本进行词性标注。数据清洗子模块应用TF-IDF权重剪枝技术进行数据清洗，归一化处理子模块对清洗后的数据进行词频归一化处理，生成净化文本数据。
知识提炼模块中，主题挖掘子模块运用布尔搜索模型对净化文本数据进行主题挖掘，关键信息抽取子模块结合本体构建技术整合挖掘出的信息。信息整合子模块将整合后的信息构建成知识单元，生成初步知识单元库。
知识组织模块中，词汇筛选子模块采用领域本体库对初步知识单元库进行词汇筛选，敏感度分析子模块进行上下文敏感度分析。词嵌入训练子模块使用Skip-gram模型对筛选后的词汇进行语义编码，向量优化子模块通过向量空间映射技术优化术语向量，生成向量化术语库。
知识评估模块中，图谱创建子模块通过图数据库管理系统Neo4j基于向量化术语库构建知识图谱。节点分类聚合子模块利用凝聚聚类算法分类图谱中的节点，权重评估子模块结合Pagerank算法和Dijkstra并查集算法进行语义关联分析。语义关联分析子模块根据分析结果生成语义关联网络。
在问答优化模块中，在上下文编码训练子模块中，使用BERT模型进行上下文编码的训练。通过利用领域内相关文档数据进行有监督训练，能够获得一个具备领域特定语境理解能力的模型，使系统能够准确理解用户的查询并提供相应答案。在文字向量化处理子模块中，采用中文词向量技术，将问题和文档中的文字内容转化为向量表示，以数字化方式保留文本的语义信息。这种处理方式提高了系统对文本信息的处理效率和准确性。在词汇关联分析子模块中，结合词汇关联分析和中文词向量技术，以探索问题中的关键词与文档中的相关词汇之间的关联性。这有助于更准确地理解用户的查询，同时提取出与查询相关的信息，从而提高系统的准确性。在动态索引构建子模块中，应用隐式语义索引技术，构建了一个动态索引。这包括使用倒排索引等结构，将问题和文档中的相关信息关联起来，以便在用户查询时能够快速检索到相关信息。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (8)
1.一种行业问答知识库快速构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于领域内文档数据，采用自然语言处理和文本挖掘算法，进行数据预处理和关键信息的提取，并生成初步的知识单元库；
基于所述初步的知识单元库，采用词嵌入模型Word2Vec，对术语进行向量化编码，生成向量化的术语库；
基于所述向量化的术语库，采用图数据库管理系统和图算法，进行知识点连接和语义关联，生成语义关联网络；
基于所述语义关联网络，利用BERT或GPT模型，进行上下文感知的索引构建，生成上下文感知的动态索引；
基于所述上下文感知的动态索引，采用GBDT算法，构建多维度评分模型，对查询进行评分排序；
基于所述多维度评分模型，采用DQN或策略梯度方法，进行系统优化，构建自优化的问答系统；
所述初步的知识单元库具体为基于主题、关键词为核心的知识单位集合，所述向量化的术语库包括多组术语的向量表示与术语间的相似度关系，所述语义关联网络具体指在知识库中多知识点间的关联关系及其语义信息，所述上下文感知的动态索引具体为基于查询需求和上下文信息动态调整的文档索引集合，所述多维度评分模型具体为用于标注和排序查询结果的模型，包括文本相关性、权威性、用户评价维度；
基于所述向量化的术语库，采用图数据库管理系统和图算法，进行知识点连接和语义关联，生成语义关联网络的步骤具体为：
基于所述向量化的术语库，采用图数据库管理系统Neo4j，进行知识图谱的创建，形成初始的知识图谱；
基于所述初始的知识图谱，采用凝聚聚类算法对节点进行分类聚集，得到节点分类后的知识图谱；
基于所述节点分类后的知识图谱，采用Pagerank算法对节点进行权重评估，生成权重评估后的知识图谱；
基于所述权重评估后的知识图谱，采用Dijkstra并查集算法对节点进行语义关联分析，生成语义关联网络；
所述向量化的术语库具体为将术语通过包括TF-IDF、word2ve的向量化方法转化为可计算的向量，所述初始的知识图谱具体为包括节点和边的网络结构，其中节点代表实体，边代表实体间的关系，所述凝聚聚类算法具体是指一种自上而下的贪心策略，从单个节点开始，逐步合并同类别节点形成类簇，使得组内相似度最大，组间相似度最小，所述节点分类后的知识图谱具体指在原始知识图谱基础上，对每个节点进行分析，基于特性分类的知识图谱，所述Pagerank算法是一种计算页面权重的算法，基于页面的重要性分配权重，所述Dijkstra并查集算法是一种图算法，用于寻觅图中节点的最短路径，构建语义关联关系；
基于所述语义关联网络，利用BERT或GPT模型，进行上下文感知的索引构建，生成上下文感知的动态索引的步骤具体为：
基于所述语义关联网络，采用BERT模型进行上下文编码训练，生成编码训练模型；
基于所述编码训练模型，采用中文词向量技术进行文字向量化处理，得到向量化文本数据；
基于所述向量化文本数据，采用隐式语义索引LSI技术进行上下文感知的词汇关联分析，生成上下文感知词汇关联表；
基于所述上下文感知词汇关联表，采用倒排索引技术，对关联表进行索引构建，生成上下文感知的动态索引；
所述BERT模型是一种深度学习模型，用于理解词语在文本中的语义，所述中文词向量技术具体为将词语转化为能表达其语义的向量，所述向量化文本数据具体为将原始文本数据转化为向量化后的数据，所述隐式语义索引用于发现词语或文档间的潜在语义关联，提取其中的主题模式，所述倒排索引技术具体为一种将关键词与其出现的位置进行关联的索引方法，用于搜索引擎数据检索场景。
2.根据权利要求1所述的行业问答知识库快速构建方法，其特征在于，基于领域内文档数据，采用自然语言处理和文本挖掘算法，进行数据预处理和关键信息的提取，并生成初步的知识单元库的步骤具体为：
基于领域内文档数据，采用隐马尔可夫模型HMM，进行文本切割，并进行词性标注，生成分词及标注结果；
基于所述分词及标注结果，采用包括停用词表去除和TF-IDF权重剪枝的数据清洗技术，进行文本净化，并进行词频归一化处理，生成净化后的文本数据；
基于所述净化后的文本数据，采用信息检索技术，基于布尔搜索模型进行主题挖掘，并进行关键信息抽取，生成关键信息列表；
基于所述关键信息列表，采用本体构建技术，进行信息整合，并进行知识单元构建，生成初步知识单元库；
所述净化后的文本数据包括去除常见词汇后的文本和词汇的TF-IDF权重，所述关键信息列表包括文档集中的核心主题词及重要词汇。
3.根据权利要求1所述的行业问答知识库快速构建方法，其特征在于，基于所述初步的知识单元库，采用词嵌入模型Word2Vec，对术语进行向量化编码，生成向量化的术语库的步骤具体为：
基于所述初步的知识单元库，采用领域本体库，进行词汇集合筛选，并进行上下文敏感度分析，生成领域词汇集合；
基于所述领域词汇集合，采用Skip-gram模型，进行词嵌入训练，并进行语义信息编码，生成词向量模型；
基于所述词向量模型，采用向量空间映射技术，执行余弦相似度计算，进行术语向量化，并进行向量优化，生成向量化术语表；
基于所述向量化术语表，采用索引构建方法，通过倒排索引技术，进行术语索引，并进行库结构优化，生成向量化的术语库；
所述领域词汇集合具体为基于关联性筛选的术语及其上下文环境信息，所述词向量模型具体指词汇通过模型转化为表征其语义空间的向量，所述向量化术语表具体为术语的向量化表示及其在向量空间中的优化位置。
4.根据权利要求1所述的行业问答知识库快速构建方法，其特征在于，基于所述上下文感知的动态索引，采用GBDT算法，构建多维度评分模型，对查询进行评分排序的步骤具体为：
基于所述上下文感知的动态索引，采用特征工程方法，进行特征提取，并对提取的特征进行向量化处理，生成特征向量化索引数据；
基于所述特征向量化索引数据，采用梯度提升决策树算法，训练评分模型，并进行性能调优，生成原始评分模型；
基于所述原始评分模型，采用Z-分数标准化方法，对模型输出进行规范化处理，生成标准化评分模型；
基于所述标准化评分模型，采用特征选择算法，筛选特征，并对模型进行最终优化，生成多维度评分模型；
所述特征工程方法具体为通过对数据集中的原始数据进行分析，选取有助于模型训练和预测的信息作为特征，并采用词袋模型、TF-IDF算法将特征转换为用于模型处理的数值型数据，所述梯度提升决策树算法通过构建多棵决策树，并将决策树的预测结果进行加权求和，所述性能调优包括网格搜索和交叉验证技术，所述Z-分数标准化方法具体为将数据转换成均值为0，标准差为1的分布形式，所述特征选择算法具体指使用递归特征消除算法或基于模型的特征选择方法，基于预测能力选取特征。
5.根据权利要求1所述的行业问答知识库快速构建方法，其特征在于，基于所述多维度评分模型，采用DQN或策略梯度方法，进行系统优化，构建自优化的问答系统的步骤具体为：
基于所述多维度评分模型，采用强化学习算法，对问答系统进行初步学习，并优化模型参数，生成初步优化的问答模型；
基于所述初步优化的问答模型，采用深度Q网络或策略梯度方法，继续对模型进行深度优化，并细化行为策略，生成深度优化的问答模型；
基于所述深度优化的问答模型，采用自然语言处理技术，并进行语义分析，生成语义增强的问答模型；
基于所述语义增强的问答模型，采用对话管理技术，优化对话流程控制，并进行交互式学习，生成自优化的问答系统；
所述强化学习算法具体指使用Q学习或时间差分学习算法，根据模型与环境交互产生的奖励信号调整模型行为策略，所述策略梯度方法直接对策略进行参数化，并使用梯度上升法来调整参数，最大化累积奖励，所述自然语言处理技术包括词性标注、依存句法分析、实体识别方法，所述对话管理技术具体指通过建立对话状态跟踪、策略学习和自然语言生成组件，进行对话交互。
6.一种行业问答知识库快速构建系统，其特征在于，根据权利要求1-5任一项所述的行业问答知识库快速构建方法，所述系统包括文本预处理模块、知识提炼模块、知识组织模块、知识评估模块、问答优化模块。
7.根据权利要求6所述的行业问答知识库快速构建系统，其特征在于，所述文本预处理模块基于领域内文档数据，采用隐马尔可夫模型进行文本切割与词性标注，并应用TF-IDF权重剪枝技术，进行数据清洗与词频归一化处理，生成净化文本数据；
所述知识提炼模块基于净化文本数据，运用布尔搜索模型进行主题挖掘，并结合本体构建技术整合信息，构建知识单元，生成初步知识单元库；
所述知识组织模块基于初步知识单元库，采用领域本体库进行词汇筛选和上下文敏感度分析，使用Skip-gram模型进行语义编码，并通过向量空间映射技术优化术语向量，生成向量化术语库；
所述知识评估模块基于向量化术语库，通过图数据库管理系统Neo4j构建知识图谱，并利用凝聚聚类算法分类节点，结合Pagerank算法和Dijkstra并查集算法进行语义关联分析，生成语义关联网络；
所述问答优化模块基于语义关联网络，应用BERT模型进行上下文编码训练，结合中文词向量技术和隐式语义索引技术进行词汇关联分析，并使用倒排索引构建上下文感知的动态索引，建立自优化问答系统。
8.根据权利要求6所述的行业问答知识库快速构建系统，其特征在于，所述文本预处理模块包括文本切割子模块、词性标注子模块、数据清洗子模块、归一化处理子模块；
所述知识提炼模块包括主题挖掘子模块、关键信息抽取子模块、信息整合子模块、知识单元构建子模块；
所述知识组织模块包括词汇筛选子模块、敏感度分析子模块、词嵌入训练子模块、向量优化子模块；
所述知识评估模块包括图谱创建子模块、节点分类聚合子模块、权重评估子模块、语义关联分析子模块；
所述问答优化模块包括上下文编码训练子模块、文字向量化处理子模块、词汇关联分析子模块、动态索引构建子模块。
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