[发明专利]一种能力知识抽取及能力知识图谱构建的方法

说明书

本法发明公开了一种能力知识抽取方法，包括：数据采集，从网络以及被网络连接的物体中获取文本数据；数据识别，采用自然语言处理方法对所述文本数据进行处理；数据理解，根据具体规则对经过自然语言处理的文本数据进行标签；数据筛选，通过多种模型对标签后的数据进行能力知识的提取和筛选；数据归纳，对筛选后数据中的标签进行识别、归纳，进而获取能力知识。还公开了一种能力知识图谱的构建方法，包括：通过数据采集、识别、理解、筛选以及归纳过程抽取能力本体；采用机器学习方法对能力本体的抽取过程进行学习；将知识本体分类存储，进而获得能力知识图谱。本发明解决了物联网异构资源的互通和共享问题，实现了能力本体提取的自动化和智能化。

技术领域

本发明涉及物联网领域，具体涉及了一种能力知识抽取及能力知识图谱的构建方法。

背景技术

物联网是将各种信息传感设备，例如射频识别(RFID)装置、传感器网络、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等设备，按照约定的协议将物品与互联网连接起来通过信息的交换，从而实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理而形成的一个巨大网络。

随着物联网技术的发展，物联网设备的种类愈加丰富，感知和控制能力得到极大提升，同时物联网应用也得到发展,但其系统规模却愈加庞大,不同系统间的关系也变得复杂。在各类繁杂的智能设备被广泛应用的同时，产生了海量的、多源而异构的感知数据,使得物联网内部系统间的资源交互、数据关联等操作出现困难。这些数据在表现形式、衡量单位、组织结构等方面均不相同,彼此之间毫无关联，这便使得物品信息的使用主体(即普通人或机器)对其的理解能力不足，即客体的多样性与主体的有限性成为制约物联网进一步智能化发展的矛盾。因而，在物联网中引入语义技术有助于在建立机器可理解的物联网物品的自描述数据，进一步提升其智能化水平。

语义技术是一种描述真实世界中数据和实体的技术，以便机器能够根据语义描述对数据和实体进行理解并做出处理。1998年，万维网之父蒂姆·伯纳斯-李将语义技术引入到互联网，并提出语义网(Semantic Web)概念，以推动互联网在未来能够智能化处理信息。

语义网是在本体论理论基础之上对现有Web所进行的扩展，其目标是使Web上的信息具有计算机可以理解的语义，在本体的支持下实现信息系统间语义上的互操作性，以及对Web资源所进行的智能访问和检索。Web服务是独立的、模块化的应用程序，能够在网络上被描述、发布、查找和调用。作为一种分布式计算模型，Web服务是Web上数据和信息集成的有效机制。但是，目前Web服务中用XML语法来描述的Web服务协议缺乏定义良好的语义信息，同时也缺乏Web服务相互交互的表达能力，因而并不能满足Web服务自动发现、执行、合成、监控和恢复的需求。语义网服务(semanticweb services，SWS)用本体作为其数据模型，在完整的语义描述框架的基础上，通过对服务能做什么、怎样与它交互，提供机器可理解的语义描述，来解决这一问题。语义网服务的支撑技术有3个：Web服务描述本体，用来描述Web服务和相关方面的完整的描述框架；语义网，以本体作为底层的数据模型以支持机器对Web数据的解释；Web服务，为Web服务使用过程的自动化定义语义驱动的技术。

物联网(Internet of Things)作为互联网向物体层面的延伸，同样引入了语义技术，语义物联网应运而生。