[发明专利]一种面向装备体系论证评估的智能查询方法

说明书

一种面向装备体系论证评估的智能查询方法，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。本方法实现了装备体系论证评估的智能查询，减少人力搜索及分析文献的时间，提高效率，加快论证评估进程；智能处理非结构化及半结构化的军事文本数据，极大减少人工构建知识图谱的工作量；模型智能识别问题查询意图，提高提问方式的自由度高；支持模型离线化调用，可移植性高。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，具体涉及一种面向装备体系论证评估的智能查询方法。

背景技术

装备体系论证评估是指对武器装备的国内外现状、发展趋势、装备能力、作战运用模式等以数据为支撑的知识进行全面地、深入地、综合地分析，需要花费大量的精力，查找、翻阅不同文献来获取必要信息。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种面向装备体系论证评估的智能查询方法。

一种面向装备体系论证评估的智能查询方法，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。

进一步地，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，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，建立知识图谱的步骤3中，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；