[发明专利]一种事理知识图谱构建方法及系统

权利要求书

1.一种事理知识图谱构建方法，其特征在于，包括：

通过基于流式异常图检测的事件检测算法从数据源中获取各种类型的源数据，并对所述源数据进行预处理，得到结构化数据；

从结构化数据中抽取具有预设置类型的事件实体构成宏观事件层，通过聚合演化使所述宏观事件层内的事件实体之间形成事件演化链，并通过偏序因果关系抽取方法抽取事件实体之间的因果关系；

从所述结构化数据中抽取微观实体组成微观知识层，根据宏观事件层中的事件实体在所述微观知识层中匹配的微观实体，形成映射关系；根据事件实体与微观实体之间的映射关系，将所述事件实体之间的因果关系映射到所述微观知识层的微观实体之间；

对所述微观知识层的微观实体对应不同事件实体进行语义、结构的抽象和归纳，结合微观实体间的因果关系，形成事理知识本体层，由所述宏观事件层、微观知识层和事理知识本体层构成事理知识图谱；

其中，所述从所述结构化数据中抽取微观实体组成微观知识层，具体包括：

通过命名实体识别、实体间关系抽取和实体属性抽取技术从所述结构化数据中抽取实体、实体间关系和实体属性，组成包括所述实体、实体间关系和实体属性的微观实体，并通过所述微观实体组成微观知识层；

其中，从结构化数据中抽取具有预设置类型的事件实体构成宏观事件层，具体包括：

对所述结构化数据进行快速事件检测得到所有待处理事件实体；

对所有所述待处理事件实体分别进行事件实体属性抽取，分别得到每一组待处理事件实体的事件实体属性组，事件实体属性组中事件实体属性的种类包括：标题、时间、地点、人物、类型、情感和关键词；

将事件实体属性的类型与所述预设置类型相同的待处理事件实体作为所述事件实体，并通过所有所述事件实体组成宏观事件层。

2.根据权利要求1所述的一种事理知识图谱构建方法，其特征在于，所述通过知识抽取技术从所述结构化数据中抽取微观实体组成微观知识层，还包括：

对抽取得到的所述实体和实体间关系进行指代消歧和共指消解处理；

基于预存储的实体关系的连通图对所述实体进行关系预测，得到预测实体间关系，并将所述预测实体间关系添加到所述实体间关系中。