[发明专利]一种基于融合知识图谱的文本处理方法及装置

权利要求书

1.一种基于融合知识图谱的文本处理方法，其特征在于，包括：

根据分词技术对用户输入的输入文本进行分词处理，得到第一分词文本，所述第一分词文本包括至少一个分词；

根据所述第一分词文本获取第一序列化实体向量，所述第一序列化实体向量为所述第一分词文本的序列化实体向量，所述第一序列化实体向量包括Z个按照逻辑顺序排序的实体向量，Z为大于或等于1的整数；

获取X个知识状态子图，所述X个知识状态子图中每个知识状态子图包括至少一个节点，所述节点表示知识自动机的状态，每个所述节点连接至少一条边，所述一条边对应一个实体向量，X为大于或等于1的整数；

利用路径匹配算法根据所述第一序列化实体向量中第i个实体向量、所述第j知识状态子图的第k个节点的边对应的实体向量和融合知识图谱从所述X个知识状态子图中确定Y个目标知识状态子图，i为整数，i取1至Z，j为整数，j取1至X，k为整数，k取1至F，F为大于等于1的整数，F表示所述第j个知识状态子图包括的节点的个数，Y为大于等于0且小于等于X的整数；

所述融合知识图谱是通过挖掘来源不同的知识间的关系构建而成，用于提升文本知识表示能力；所述知识自动机用于对所述融合知识图谱所表示的文本数据进行判定；

将所述Y个目标知识状态子图对应的文本确定为所述输入文本的匹配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用路径匹配算法根据所述第一序列化实体向量中第i个实体向量、所述第j知识状态子图的第k个节点的边对应的实体向量和融合知识图谱从所述X个知识状态子图中确定Y个目标知识状态子图，具体包括：

根据所述第i个实体向量和所述第k个节点的边对应的实体向量从所述融合知识图谱中获取至少一个第一关系表示向量，所述第一关系表示向量为所述第i个实体向量与所述第k个节点的边对应的实体向量之间的关系表示向量，所述至少一个第一关系表示向量包括同构关系表示向量和/或异构关系表示向量；

根据所述至少一个第一关系表示向量、所述第i个实体向量和所述第k个节点的边对应的实体向量获取第i实体向量路径值，所述第i实体向量路径值为所述第i个实体向量与所述第k个节点的边对应的实体向量的路径值；

判断所述第i实体向量路径值是否小于路径阈值；

若所述第i实体向量路径值小于所述路径阈值，确定所述第k个节点为所述第j知识状态子图的终止节点，将所述第j知识状态子图确定为目标知识状态子图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第i个实体向量和所述第k个节点的边对应的实体向量从所述融合知识图谱中获取至少一个第一关系表示向量之前，所述方法还包括：

确定所述第i个实体向量对应的实体与所述第k个节点的边对应的实体向量对应的实体是否是同类型的实体；

若是，根据所述第i个实体向量和所述第k个节点的边对应的实体向量从所述融合知识图谱中获取至少一个第一关系表示向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述判断所述第i实体向量路径值是否小于路径阈值之后，所述方法还包括：

若所述第i实体向量路径值小于所述路径阈值，确定所述第k个节点不是所述第j知识状态子图的终止节点，从所述第k个节点跳转到所述第j知识状态子图的第k+1个节点，k+1小于或等于F。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述判断所述第i实体向量路径值是否小于路径阈值之后，所述方法还包括：

若所述第i实体向量路径值大于或等于所述路径阈值，确定所述第j知识状态子图停止跳转。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述第j知识状态子图的第k个节点对应至少两条边，每条边对应一个实体向量，在所述判断所述第i实体向量路径值是否小于路径阈值之后，所述方法还包括：

若所述第i实体向量路径值大于或等于所述路径阈值，确定从所述第k个节点跳转到所述第k个节点。