[发明专利]一种面向景区异常事件的知识图谱构建方法

说明书

本发明公开了一种面向景区异常事件的知识图谱构建方法，包括以下几大步骤：搜集相关的互联网文档数据，审查文档数据的质量以决定更进一步的整理工作；抽取出所收集的数据中的异常事件的实体和关系，用特定的匹配方法将各个实体用关系连接；然后将抽取的实体进行聚类分为多个实体簇，从而构建出异常事件知识图谱的模式层；对实体簇中的每个实体进行划分，构建单独的子图谱；在最后将已有的子图谱进行合并，组成完整的基于异常事件的知识图谱。本发明将知识图谱与景区异常事件相结合，可以对景区异常事件的相关信息进行详细快速的整理，更好的选取异常事件的应对措施，本发明可很好的处理知识图谱中实体关系的复杂性，提高知识图谱的数据获取效率和构建质量。

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，特指一种面向景区异常事件的知识图谱构建方法。

背景技术

随着全球经济的不断发展以及世界人口的不断增涨，景区的游客数量不断增加，因此景区也成为人口高度密集的场合，使得其容易出现各式的异常事件影响景区秩序甚至造成严重的公共财产损失。目前景区异常事件的研究主要运用监控手段进行预防，但各类异常事件具有复杂性和多变性，实时监控只能在事件发生后进行相应准备，无法从根源上进行预防，检测系统也无法在事件后续的处理过程中为异常事件进行决策上的帮助。如何迅速应对景区的异常事件成为相关领域亟需解决的问题。

近年来知识图谱逐渐成为一个热门的科学研究领域。知识图谱通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

知识谱图凭借其强大的语义表示能力，很适合作为异常事件所涉及的复杂关系的表示载体。但目前景区异常事件领域基于知识图谱构建方法的研究极少。现有的知识图谱构建技术只涉及到常规知识图谱的构建，方法可移植性较差，对特定领域的适用性较差。在对异常事件领域的知识抽取和构建上都是基于传统的方法，获取和解析的效率低，无法实现对相关信息的快速查询和联想，不能对景区异常事件的应对方案制定起到有效帮助作用。因此设计基于景区异常事件知识图谱的高效构建方法是目前非常重要的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种轻量高效构建景区特定异常事件知识图谱的方法，实现对异常事件信息的快速查询，对异常事件的发生起到一定的预防及应对方案的有效制定作用。

实现本发明目的的技术方案是：

一种面向景区异常事件的知识图谱构建方法，包括以下步骤：

S1：使用构建好的网络爬虫从互联网上收集景区异常事件相关的资料与文档，然后通过TF-IDF文本相似度计算方法判断文档的资料相关度，筛选出最合适的数据文档保留；

S2：在景区异常事件的相关资料内建立语义分词数据集，标记分词数据集中的异常事件实体和实体间关系的词性标记为名词和动词，根据标记的名词和动词在爬取的数据文档中抽取景区异常事件的实体和实体关系，并通过原始的数据文档关联实体和关系；

S3：将抽取出的实体进行聚类，形成多个不同的实体簇，每个实体簇包含若干个实体类型，参考专业文档的说明结构来构建出对应异常事件的知识图谱模式层，以此对本体进行构建；

S4：根据步骤2中抽取的异常事件的实体关系找到实体簇中的实体所相对应的文档数据，通过余弦相似度计算找到与相应实体对应的文档中与该实体相近的描述词语，将实体与相近的描述词语的关系进行匹配，得到相应的子图谱；

S5：合并所有的子图谱：将子图谱进行关系连接，对知识进行合并获得面向景区异常事件的知识图谱。