[发明专利]多模态知识图谱构建方法、装置、服务器以及存储介质在审

专利信息
申请号: 201910778329.3 申请日: 2019-08-22
公开(公告)号: CN110472107A 公开(公告)日: 2019-11-19
发明(设计)人: 江小琴;刘文强;程序;谢思发;张涵宇 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/901 分类号: G06F16/901;G06F16/28;G06F16/36
代理公司: 44285 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 代理人: 骆苏华<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 构建 多模态 游戏领域 图谱 图谱构建 非结构化数据 结构化数据 服务集合 拓扑模块 粗粒度 工具集 拓扑图 流式 存储介质 快速构建 流式处理 模块获取 预设周期 精细化 校正 服务器 应用 图片
【说明书】:

发明提供了一种多模态知识图谱构建方法、装置、服务器以及存储介质,应用于多模态知识图谱构建系统的构建层,构建层包括流式构建拓扑模块、微服务集合模块以及工具集模块,流式构建拓扑模块获取游戏领域的结构化数据,并对游戏领域的结构化数据进行在线流式处理,生成图谱构建拓扑图;微服务集合模块获取游戏领域的非结构化数据,并对游戏领域的非结构化数据进行处理,以在所述图片构建拓扑图的基础上构建粗粒度的多模态知识图谱;工具集模块按照预设周期对粗粒度的多模态知识图谱进行校正,以构建精细化的多模态知识图谱。基于上述方案,能够实现快速构建多模态知识图谱。

技术领域

本发明涉及知识图谱技术领域,更具体的说,是涉及一种多模态知识图谱构建方法、装置、服务器以及存储介质。

背景技术

知识图谱于2012年由Google正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,改善用户的搜索质量以及搜索体验。随着AI(Artificial Intelligence,人工智能)技术发展和应用,知识图谱作为关键技术之一,已被广泛应用。

知识图谱能够把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制抽象成实体而显示出来,揭示知识领域的动态发展规律,为学科研究提供切实的、有价值的参考。知识图谱可以为信息推荐、语义理解、问题回答等提供支持,针对知识图谱的研究有重要意义。

本发明的发明人发现,随着技术的发展,越来越多的游戏被开发出来,为实现游戏推荐等目的,利用知识图谱了解不同游戏之间的相关性非常必要,因此,如何实现游戏的知识图谱的构建,成为了本领域技术人员需要考虑的问题。

发明内容

有鉴于此,本发明提供了一种多模态知识图谱构建方法、装置、服务器以及存储介质,以实现多模态知识图谱的构建。

为实现上述目的,一方面,本申请提供了一种多模态知识图谱构建方法,应用于多模态知识图谱构建系统的构建层,所述构建层包括流式构建拓扑模块、微服务集合模块以及工具集模块,所述方法包括:

所述流式构建拓扑模块获取游戏领域的结构化数据,并对所述游戏领域的结构化数据进行在线流式处理,生成图谱构建拓扑图;

所述微服务集合模块获取游戏领域的非结构化数据,并对所述游戏领域的非结构化数据进行处理,以在所述图片构建拓扑图的基础上构建粗粒度的多模态知识图谱;

所述工具集模块按照预设周期对所述粗粒度的多模态知识图谱进行校正,以构建精细化的多模态知识图谱。

又一方面,本申请还提供了一种多模态知识图谱构建装置,包括流式构建拓扑模块、微服务集合模块以及工具集模块;

所述流式构建拓扑模块,用于获取游戏领域的结构化数据,并对所述游戏领域的结构化数据进行在线流式处理,生成图谱构建拓扑图;

所述微服务集合模块,用于获取游戏领域的非结构化数据,并对所述游戏领域的非结构化数据进行处理,以在所述图片构建拓扑图的基础上构建粗粒度的多模态知识图谱;

所述工具集模块,用于按照预设周期对所述粗粒度的多模态知识图谱进行校正,以构建精细化的多模态知识图谱。

又一方面,本申请还提供了一种电子终端,包括:

处理器和存储器;所述处理器中包括流式构建拓扑模块、微服务集合模块以及工具集模块;

其中,所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序;

所述存储器用于存储程序,所述程序至少用于:

所述流式构建拓扑模块获取游戏领域的结构化数据,并对所述游戏领域的结构化数据进行在线流式处理,生成图谱构建拓扑图;

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