[发明专利]一种军事装备的知识图谱构建方法

说明书

本发明公开了一种军事装备的知识图谱构建方法，包括：构建军事装备知识图谱；根据已有的图谱数据，自动构建军事装备规则知识库，包括实体规则和数值性规则；抽取军事装备实体，并根据已有的军事装备实体的特征，在非结构化的军事语料中提取新的军事装备实体；基于提取的军事装备实体，将语料划分为多个文本片段；抽取文本片段数值属性，并分析已有的武器装备的属性；基于HowNet概念关系词典，对知识图谱中的实体词进行上位词、下位词、同义词、反义词关系扩充；融合知识图谱数据和基于知识规则库得到的知识图谱数据，并将融合后的知识图谱数据进行加工。本发明基于网络上的结构数据和规则的办法，会得到更准确的结果，也便于调整和维护。

技术领域

本发明涉及文本数据挖掘和自然语言处理技术领域，尤其涉及一种军事装备的知识图谱构建方法。

背景技术

随着信息技术的迅猛发展，文本数据呈爆炸式增长，人们期待计算机能够代替人力，从文本数据中快速准确地提取出新的、有效的知识。而在知识表示领域，传统的知识表示技术已经无法满足人们的需求，知识图谱技术应运而生，通过构建知识图谱，知识不再是一盘散沙，而是通过点和线表示海量知识之间的关系，语义丰富，清晰直观，方便用户理解和分析。在军事装备这个特定领域，自动构建知识图谱，可以用于优化作战策略、培育军事人才，同时可以减少人力成本，避免军事领域外人员接触机密信息。

现有的知识图谱构建技术一般是以下3个步骤多次迭代生成的：知识抽取、知识融合和知识加工。其中最基础、最关键的一步是知识抽取，如何从非结构化的文本中抽取到实体、实体的属性以及实体之间的关系，涉及到了实体识别、属性抽取、关系抽取等技术；知识融合是对知识抽取结果的优化，需要去除图谱中冗余、矛盾、歧义的部分，建立层次和逻辑；知识加工过程通过评估筛选知识，存入知识库，并通过推理发现新的知识。然而，若针对某一领域，结合该领域的数据特点，具体问题具体研究，将会比通用的知识图谱构建技术达到更好的效果。

基于上述原因，本文提出了一种军事装备的知识图谱构建方法。基于网络爬取的数据构建规则库，来获取更多的数据，采用主题词典搜索、属性抽取、实体识别、关系抽取等技术，自动构建知识图谱。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种军事装备知识图谱的构建方法，该方法主要是爬取网络上的军事数据，构建三元组和规则库，基于规则库，提出了军事装备实体提取方法和属性分类抽取的方法，补充三元组，构建知识图谱。

本发明的目的通过以下的技术方案来实现：

一种军事装备知识图谱的构建方法，包括：

A构建军事装备知识图谱；

B根据已有的图谱数据，自动构建军事装备规则知识库，包括实体规则和数值性规则；

C抽取军事装备实体，并根据已有的军事装备实体的特征，在非结构化的军事语料中提取新的军事装备实体；

D基于提取的军事装备实体，将语料划分为多个文本片段；

E抽取文本片段数值属性，并分析已有的武器装备的属性；

F基于HowNet概念关系词典，对知识图谱中的实体词进行上位词、下位词、同义词、反义词关系扩充；

G融合知识图谱数据和基于知识规则库得到的知识图谱数据，并将融合后的知识图谱数据进行加工。

与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点：

由于军事装备知识图谱对数据的准确性要求较高，基于网络上的结构数据和规则的办法，会得到更准确的结果，也便于调整和维护。

附图说明

图1是军事装备知识图谱的构建方法流程图；

图2是爬取武器库百科中的结构数据图；