[发明专利]一种面向装备体系论证评估的智能查询方法

权利要求书

1.一种面向装备体系论证评估的智能查询方法，其特征在于：

所述智能查询方法中，首先构建装备体系论证评估知识图谱，前端界面中输入查询问题，语义解析模块利用神经网络模型抽取输入的查询问题中的实体和关系，进行查询问题的意图识别，转化为查询语句之后，搜索知识图谱并返回答案至前端界面以显示。

2.根据权利要求1所述的一种面向装备体系论证评估的智能查询方法，其特征在于：所述建立知识图谱包括如下步骤：

步骤1，数据抓取：导入军事文献资料，并进行数据清洗过滤；

步骤2，本体设计：利用Protege进行本体设计，所述本体是对装备体系论证评估领域的结构化描述，本体元素主要有类别、对象属性、数值属性等，其中类别主要为武器装备和其对应的信息等；

步骤3，数据结构化：对抓取得到的非结构化和半结构化数据进行处理，利用基于BiLSTM+CRF的命名实体识别模型，提取出军事装备中对应的实体，利用Seq2Seq的关系抽取模型抽取实体之间的关系，实现数据结构化；

步骤4，Rdf数据转换：将结构化处理之后的知识数据转为三元组形式的Rdf数据；

步骤5，Jena框架搭建：基于Jena框架构建装备评估论证知识图谱，转化之后的Rdf数据存放于Tdb数据库中，Fuseki作为Sparql服务器提供交互式查询接口，可通过Sparql进行知识库查询。

3.根据权利要求2所述的一种面向装备体系论证评估的智能查询方法，其特征在于：所述步骤1中资料导入，具体为通过网络爬虫从军事网站抓取非结构化和半结构化的信息，信息主要包括装备的名称，类型，作战参数等，获取信息并导入之后，进行数据清洗，过滤数据中的图片及表格等非文本数据。

4.根据权利要求2所述的一种面向装备体系论证评估的智能查询方法，其特征在于：所述步骤2中，利用Protege进行本体设计，具体为：

步骤2-1，定义类和类公理；

根据装备体系论证评估的相关概念，定义类的概念层次结构；

步骤2-2，定义属性及属性公理；

定义类的属性，对类表示的概念进行描述，属性主要包括对象属性和数据属性，对象属性连接了类中包含的个体，数据属性连接了个体及其具体的取值；

定义属性的性质，属性的性质决定了属性的类型，进一步描述了类中包含的个体之间，个体与其取值之间的关系，包括反转属性，函数属性，反函数属性，传递属性，对称属性；

定义域和值域，限定属性的使用范围。

5.根据权利要求2所述的一种面向装备体系论证评估的智能查询方法，其特征在于：所述建立知识图谱的步骤3中，所述命名实体识别模型采用基于BiLSTM+CRF的神经网络模型，抽取军事装备中对应的命名实体，对应训练数据，采用BIOES的标签对数据集进行标注；

所述基于BiLSTM+CRF的神经网络模型的输入为每个字符经过embedding之后的词向量，词向量通过Word2vec训练得到，词向量输入双向LSTM层，该层自动提取句子特征，并输入CRF层；

通过下式计算CRF层输出的句子得分：

上式中，X为原始句子，n为句子中的字符长度，y为预测的序列结果，A为转移矩阵，A_ij表示标签i转移直标签j的概率得分，P为发射矩阵，表示P_ij表示第i个字符的标签为j的概率得分，S(X,y)表示句子X的序列标签为y的分值，通过softmax转化以后概率为：

上式中Y_x表示所有可能的标签序列，需要寻找能使上式中概率P最大化的标签序列y，利用标签序列y所对应的BIOES标签，从字符序列中获得命名实体。