[发明专利]一种基于语义三角的领域知识图谱及查询方法

权利要求书

1.一种基于语义三角的领域知识图谱，其特征在于，包括概念层、实体层；其中，

所述概念层为一与目标领域知识相关的概念集合，每一概念设有唯一的标识，并用一代表词项和一候选词项集合表示；所述概念对应语义三角中的概念或意义，概念i的所述候选词项集合中的每个候选词为该概念i的代表词项的同义词或近义词，概念i对应的每一候选词设置一代表概念i的概率值；

所述实体层为一实体集合，根据目标领域相关的知识对所述概念集合中每个概念进行实例化得到每一概念对应的多个实体，构成所述实体集合；每一实体设有唯一的标识，并用一代表词项和一候选词项集合；实体i的所述候选词项集合中的每个候选词为该实体i的代表词项的同义词，实体i对应的每一候选词设置一代表实体i的概率值；

所述概念层的相关概念之间设置有根据领域相关知识建立的关联关系；概念层与实体层之间设置有根据领域相关知识建立的关联关系；所述实体之间设置有根据领域相关知识构建的关联关系。

2.如权利要求1所述的领域知识图谱，其特征在于，所述相关概念之间的关联关系包括：

a)包含关系，若概念及其属性均在所述概念集合中，则概念与其属性之间为包含关系；

b)隶属关系，若一个概念是另外一个概念涵义的子集，则两者之间的关系即为隶属关系。

3.如权利要求1所述的领域知识图谱，其特征在于，所述概念与所述实体之间、所述概念与所述概念的表示之间是紧密耦合关系，所述实体与所述实体的表示之间是松散耦合关系。

4.如权利要求1或2或3所述的领域知识图谱，其特征在于，所述概念层根据不同的业务场景分为若干概念子层，每一概念子层对应一概念子集。

5.如权利要求1或2或3所述的领域知识图谱，其特征在于，所述概念层与实体层之间的关联关系包括：概念实例化时概念与实体之间的对应关系，用超边表示的概念与实体的basedOn关系。

6.如权利要求1或2或3所述的领域知识图谱，其特征在于，通过经验设定所述概率值。

7.如权利要求1或2或3所述的领域知识图谱，其特征在于，基于统计分析的方法设定所述概率值。

8.如权利要求1或2或3所述的领域知识图谱，其特征在于，通过经验规则推理或者统计学习方法，设置所述相关概念之间的关联关系。

9.一种基于权利要求1所述领域知识图谱的查询方法，其步骤为：

1)将查询语句分词，并将分词存储在一集合S中；

2)将该集合S中的每个分词与所述领域知识图谱的概念层中的概念和实体层中的实体进行匹配：

a)当匹配到概念层的一概念时，通过领域知识图谱关联到与该概念关联的属性概念，以及该概念实例化后得到的实体集合，并作为查询结果返回；

b)当匹配到实体层的一实体时，将通过领域知识图谱关联到到与该实体关联的属性，以及该实体对应的概念，并作为查询结果返回；

c)当匹配到实体层的多个实体时，查看它们在所述领域知识图谱的实体层中是否有边相连接，如果有边相连且该边构成了一条BasedOn超边，则将该BaseOn超边连接的概念也归入查询结果；

d)当匹配到概念层的一概念，且该概念与同时匹配到实体层的一实体之间存在BasedOn超边时，将此超边连接的另外一个实体也归入查询结果。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤1)中，将查询语句分词，并去掉其中的停用词之后将分词存储在一集合S中。