[发明专利]一种面向公共安全事件的多源异构数据知识图谱构建方法

说明书

本发明涉及一种面向公共安全事件的多源异构数据知识图谱构建方法，与现有技术相比解决了公共安全事件涉及数据量太大难以归纳分析的缺陷。本发明包括以下步骤：基础数据的获取；对公共安全事件多源异构数据进行实体识别及关系抽取；构建公共安全事件骨干实体知识图谱；构建公共安全事件的多源异构数据知识图谱。本发明通过对多源异构数据的处理，对公共安全事件的表达在各个方面都有数据支撑，利用准确、大量的数据使得对公共安全事件构建知识图谱的专业性能有所提高。

技术领域

本发明涉及数据语义分析技术领域，具体来说是一种面向公共安全事件的多源异构数据知识图谱构建方法。

背景技术

自2012年谷歌发布知识图谱以来，知识图谱一直因其强大的事件表达能力、关系联系能力、信息快速搜索能力和知识推理能力，被广泛应用于各种人工智能方向，例如问答机器人、智能搜索引擎等。知识图谱是语义网络和数据库的结合，由海量的三元组数据(实体，关系，实体)组成，实体与关系之间是有方向的，这种形式可以快速获取与事物相关的所有知识。

在公共安全领域，由于公共安全事件数据是从各个渠道获取，导致数据包含结构型数据、半结构化数据和非结构型数据，而且数据的质量不同，很难达到对公共安全事件的完好表达。

那么，如何将知识图谱应用于公共安全事件，以知识图谱强大的事件表达、关系互联以及知识推理能力实现公共安全事件的技术展示，已经成为急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中公共安全事件涉及数据量太大难以归纳分析的缺陷，提供一种面向公共安全事件的多源异构数据知识图谱构建方法来解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种面向公共安全事件的多源异构数据知识图谱构建方法，包括以下步骤：

基础数据的获取：获取公共安全事件多源异构数据；

对公共安全事件多源异构数据进行实体识别及关系抽取；

构建公共安全事件骨干实体知识图谱：根据公共安全事件所属领域，基于地理空间原理构建公共安全事件骨干实体知识图谱；

构建公共安全事件的多源异构数据知识图谱：根据公共安全事件所属部门提供的资料对骨干知识图谱进行属性关系补充，实现结构化、半结构化、非结构化知识的抽取，构建完备的公共安全事件的多源异构数据知识图谱。

所述对公共安全事件多源异构数据进行实体识别及关系抽取包括以下步骤：

对公共安全事件多源异构数据利用bert模型进行实体识别，

使用结巴分词器将公共安全事件的结构化数据进行预处理，再用bert模型进行训练，最后得到关于公共安全事件的bert模型，在bert输出端加入softmax分类器，解决公共安全事件中多个相近实体的区分；

对公共安全事件多源异构数据进行关系抽取：

使用双向LSTM神经网络模型加入Attention机制方法对对公共安全事件多源异构数据进行关系抽取，Attention机制用于自动发现那些对于分类起到关键作用的词，使得双向LSTM神经网络模型模型从每个句子中捕获最重要的语义信息，将双向LSTM神经网络模型设置为5层结构。

所述构建公共安全事件骨干实体知识图谱包括以下步骤：

根据公共安全事件数据中的数据模式形式，提取本体知识，构建公共安全事件的本体库，公共安全事件的本体库的形式为{实体，关系，实体}；

对结构化数据进行图映射或者D2R数据转换，得到三元组数据；

对半结构化数据进行制作三元组数据提取模板，通过模板抽取器提取数据，得到三元组数据；