[发明专利]一种基于词嵌入匹配技术的知识图谱问答方法及装置

权利要求书

1.一种基于词嵌入匹配技术的知识图谱问答方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取用户输入的问句，对所述问句进行预处理；

将已预处理的问句送入实体标注模块，通过对所述问句特征进行提取并标注主实体；

将所述问句送入词嵌入匹配模块，基于知识图谱查询最优主实体；

将所述问句送入关系抽取模块，通过对所述问句特征提取获取相应的关系信息；

将查询到的最优主实体与相应的关系信息送入到客实体查询模块，在知识图谱数据库中进行客实体查询，找到对应的客实体；

根据查询到的最优主实体、关系信息以及客实体，获取问句对应的答案。

2.根据权利要求1所述的基于词嵌入匹配技术的知识图谱问答方法，其特征在于，所述实体标注模块对主实体标注的步骤为：

运用glove工具得到问句中每个词的词向量；

通过双向GRU模块和Attention机制来提取每个词的上下文表示特征；

通过softmax层得到每个词的标注结果，若该词是主实体，则标注为1，否则标注为0。

3.根据权利要求1所述的基于词嵌入匹配技术的知识图谱问答方法，其特征在于，所述词嵌入匹配模块对最优主实体的查询步骤为：

运用glove工具得到问句中每个词的词向量；

通过双向GRU模块来提取整句的文本特征；

通过多层感知器MLP得到与知识图谱中实体表示学习维度相同的特征向量；

计算该特征向量与各个实体在知识图谱表示学习中向量的欧式距离；

选择距离最短的作为最优主实体。

4.根据权利要求1所述的基于词嵌入匹配技术的知识图谱问答方法，其特征在于，所述关系抽取模块对关系信息获取的步骤为：

运用glove工具得到问句中每个词的词向量；

通过双向GRU模块来提取整句的文本特征；

通过多层感知器MLP得到与关系类别数量相同的特征向量；

通过softmax层，得到相应的关系信息。

5.一种基于词嵌入匹配技术的知识图谱问答装置，其特征在于，包括：

数据收集筛选模块，用于收集并筛选用户问句；

实体标注模块，用于对用户问句中的每个词进行标注，查询主实体；

词嵌入匹配模块，基于知识图谱，计算用户问句中的实体名称相同向量的欧式距离，以确定最优主实体；

关系抽取模块，用于在知识图谱当中基于最优主实体，实现对问句关系的分类；

客实体查询模块，基于查询到的最优主实体和关系信息，找到对应的客实体。