[发明专利]构建知识图谱方法、人机交互方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种构建知识图谱的方法，其特征在于，包括：

对图像标记标签，得到所述图像的实体；

获取至少一个数据源中的数据，并基于所述至少一个数据源中的数据，对所述图像的实体进行对齐；

根据对齐结果，将各个实体、各个实体之间的关系信息和属性信息存储在数据库中；

对图像标记标签，得到所述图像的实体，包括：

分别基于深度学习算法、关键词提取算法和人工标注对图像标记标签，得到至少一个第一实体、至少一个第二实体和至少一个第三实体，其中，深度学习算法是SRN网络，提取图像对应的题材、类别和画作内容作为标签；关键词提取算法是TextRank，提取图像对应的艺术家、艺术品、流派、类别、题材、创作媒介、艺术机构、国籍和画作内容作为标签；

提取出每一个实体的特征向量，基于欧式距离计算各个特征向量之间的距离，根据各个特征向量之间的距离计算实体集合中各个实体之间的相似度，过滤掉相似度大于等于第一相似度阈值的实体；其中，所述实体集合包括所述至少一个第一实体、所述至少一个第二实体和所述至少一个第三实体；

将过滤后的实体集合作为所述图像的实体；

获取至少一个数据源中的数据，并基于所述至少一个数据源中的数据，对所述图像的实体进行对齐，包括：

至少一个外部数据源中获取网页数据或者通用知识图谱信息，提取到各个实体对应的外部属性信息；

分别将内部数据库已存储的各个实体对应的结构化数据作为内部属性信息和所述外部属性信息进行融合，得到所述各个实体对应的属性信息，具体包括：提取出每一个属性的特征向量，然后基于欧式距离计算各个特征向量之间的距离，以此来判断内部属性信息与各个外部属性信息之间的相似度，外部属性信息与内部属性信息的相似度小于第一相似度阈值，将外部属性信息添加到内部属性信息；

获取至少一个数据源中的数据，并基于所述至少一个数据源中的数据，对所述图像的实体进行对齐，包括：

获取至少一个数据源中的图像数据及其对应的文本数据；

从所述至少一个数据源中筛选出与所述图像的相似度大于等于第二相似度阈值的目标图像数据；

根据所述目标图像数据对应的目标文本数据，对所述图像的实体及其对应的属性信息进行融合。

2.根据权利要求1所述的构建知识图谱的方法，其特征在于，分别将各个实体对应的已存储的内部属性信息和所述外部属性信息进行融合，得到所述各个实体对应的属性信息，包括：

对于每一个实体，分别计算所述实体对应的已存储的内部属性信息与所述外部属性信息之间的相似度，将小于第一相似度阈值的外部属性信息添加到所述内部属性信息中，以更新得到所述实体对应的属性信息。

3.根据权利要求1所述的构建知识图谱的方法，其特征在于，根据所述目标图像数据对应的文本数据，对所述图像的实体及其对应的属性信息进行融合，包括：

根据所述目标图像数据对应的目标文本数据，从所述目标文本数据中识别出外部实体及其外部属性信息；

基于所述图像对应的已存储的内部实体及其内部属性信息与所述外部实体及其外部属性信息之间的相似度，对所述图像的实体及其对应的属性信息进行融合。

4.根据权利要求3所述的构建知识图谱的方法，其特征在于，基于所述图像对应的已存储的内部实体及其内部属性信息与所述外部实体及其外部属性信息之间的相似度，对所述图像的实体及其对应的属性信息进行融合，包括：

计算所述图像对应的已存储的内部实体与所述外部实体之间的相似度，将相似度阈值小于第三相似度阈值的外部实体添加到所述内部实体中，以更新所述图像的实体；

计算更新后的各个实体对应的属性信息之间的相似度，过滤掉相似度大于等于第四相似度阈值的属性信息及其对应的实体。