[发明专利]一种数据处理的方法、装置、计算机存储介质及终端

说明书

一种数据处理的方法、装置、计算机存储介质及终端，包括：根据包括实体、关系和事件的数据信息，建立数据模型；根据建立的数据模型构建知识图谱；通过构建的知识图谱进行数据检索。本发明实施例提升了知识图谱的分析质量。

技术领域

本文涉及但不限于知识图谱技术，尤指一种数据处理的方法、装置、计算机存储介质及终端。

背景技术

知识图谱从其服务领域上可以分为通用知识图谱和领域知识图谱。当前大部分已经发布的开放知识图谱都是通用知识图谱，它的数据来源通常来自于互联网开放数据，它强调的是广度，及融合更多的实体；较领域知识图谱，通用知识图谱准确度不够高，且受概念范围的影响，很难借助本体库对公理、规则及约束条件的支持能力规范其实体、属性、实体间的关系；通用知识图谱主要应用于智能搜索等领域。领域知识图谱通常需要依靠特定行业的数据来构建，具有特定的行业意义。领域知识图谱中，实体的属性与数据模式往往比较丰富，需要考虑到不同的业务场景与使用人员。因此，通用知识图谱的数据模型在领域知识图谱构建中会有很多局限。

目前，公共安全行业的知识图谱数据模型较成熟的有实体-链接-属性(ELP，Entity-Link-Property)数据模型和动态本体(Dynamic Ontology)数据模型；其中，在ELP数据模型中，实体：代表一个真实的对象；包括但不限于：人、车等；链接：表示两个实体之间的联系及关联信息；如人和车属于拥有关联；属性：用于存储实体或者链接的特征信息；以实体为人作为示例，其属性可以包括：姓名、出生时间、头发颜色等；动态本体数据模型需要灵活构建对象(Object)和对象组件(Object Components)；其中，动态本体数据模型中，属性(Properties)是指文本类的属性值；媒体(Media)是指：图片、视频、文档、二进制数据等文件；注释(Notes)为：无结构的自由文本的容器；关系(Relationship)用于：描述不同对象间的联系。

上述两种数据模型基本类似，都是“实体-关系-属性”数据模型为基础，实体属性宽泛、关系简单及实体-关系拓扑结构较为粗浅，影响了知识图谱的分析效果。

发明内容

以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

本发明实施例提供一种数据处理的方法、装置、计算机存储介质及终端，能够提升知识图谱的分析质量。

本发明实施例提供了一种数据处理的方法，包括：

根据包括实体、关系和事件的数据信息，建立数据模型；

根据建立的数据模型构建知识图谱；

通过构建的知识图谱进行数据检索。

可选的，所述建立数据模型之前，所述方法还包括通过以下方式获取所述实体：

对预先存储的源数据进行处理后，建立用于获取所述数据信息的知识库；

所述知识库中包含的所述源数据为结构化数据时，对所述源数据进行预处理后，通过预先设定的实体匹配规则构建所述实体；

所述知识库中包含的所述源数据为非结构化数据时，通过文本挖掘技术、或实体标注与识别技术对所述源数据进行处理后，构建所述实体。

可选的，所述实体包括：物理实体和/或虚拟实体；

其中，所述物理实体包括以下一种或一种以上实体：人、车辆、房屋；所述虚拟实体包括以下一种或一种以上实体：组织机构、虚拟身份。

可选的，所述实体包含以下一种或一种以上属性：

标签属性、自然属性、一个或一个以上主键属性；