[发明专利]一种基于宠物知识图谱的智能问答方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于宠物知识图谱的智能问答方法及系统，其通过构建命名实体字典，将问题进行抽象，方便问题分类。提出一种word2vec结合Levenshtein Distance的方法实现实体链接，实验表明该方法的有效性。通过构建基于朴素贝叶斯的文本分类器，对文本进行训练，提出一种基于改进的TF‑IDF朴素贝叶斯分类算法，该方法考虑了特征词在文本集合中的分布情况以及类别分布情况，改进的TF‑IDF有效改善了文本分类的效果。通过文本分类器的结果，确定自然语言问句的意图，匹配对应的语序图。将语序图转化为OrientDB的类SQL查询语句，在存储知识图谱的图数据库中查询。最后实例展示了构建的基于知识图谱的智能问答系统，实验表明，该系统在宠物领域问答应用中具有较高的应用价值。

技术领域

本发明涉及智能问答系统技术领域，特别是一种基于宠物知识图谱的智能问答方法及系统。

背景技术

随着人们生活水平的提升、工作压力的不断增长、城市人际关系趋于淡化等诸多原因，越来越多的家庭开始养宠物。“吸狗”、“撸猫”在最近两年成为一种风潮，宠物经济在持续的增长。据《2018年中国宠物行业白皮书》的分析，2018年我国宠物数量已经超过1.68亿只，其中种类主要以猫和狗为主。在宠物领域中，宠物医疗是一个市场潜力巨大的细分领域。但是目前国内的宠物医生数量非常少，远远跟不上宠物数量的增长。以阿闻宠物为代表的平台开始为养宠用户提供在线问诊服务，由于宠物医生数量非常有限，线上问诊代表着线下的医疗资源更加紧张，用户更多的是咨询饲养宠物的一些注意事项和宠物的百科知识，并且由于医生不是时刻在线，所以造成了用户不能及时的得到想要咨询的问题的答案。为了缓解医疗资源的紧张，帮助用户即时的获取想要咨询的宠物百科、养宠注意事项以及宠物的一些小病问题的答案，构建基于知识图谱的智能问答系统就有了研究意义和应用价值。目前国内外很多互联网公司都构建自己的知识图谱，在基于知识图谱的基础上推出搜索、问答等来改善服务质量。很多垂直领域也开始有了基于知识图谱的智能问答系统。但是在宠物垂直领域还没有出现成熟的基于宠物知识图谱的智能问答系统。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述和/或现有的基于宠物知识图谱的智能问答系统中存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明其中的一个目的是提供一种基于宠物知识图谱的智能问答方法，其构建了一种基于宠物知识图谱的智能问答系统的基本框架。同时，在所述基于宠物知识图谱的智能问答方法的基础上能够形成具有问答功能的智能问答系统。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于宠物知识图谱的智能问答方法，其包括如下步骤，

S1：命名实体词典的构建；

S2：实体识别与实体链接，将文本中的实体链接到知识图谱中的实体；

S3：问题的抽象，将进行实体链接的实体用对应的词性来表示；

S4：对问题进行分类，得到分类结果；

S5：根据所述分类结果匹配对应的语序图；

S6：答案的生成。

作为本发明所述基于宠物知识图谱的智能问答方法的一种优选方案，其中：所述步骤S1中，所述命名实体词典包括宠物品种的属性、疾病的属性和食物的属性。

作为本发明所述基于宠物知识图谱的智能问答方法的一种优选方案，其中：所述步骤S2中，通过命名实体字典识别实体，将识别出来的命名实体与命名实体字典里面的候选实体进行莱文斯坦相似度计算，并通过word2vec结合Levenshtein Distance的方法计算语义相似度来实现实体的链接。