[发明专利]一种知识图谱构建方法、系统、装置及存储介质

权利要求书

1.一种电力通信规划领域的知识图谱构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取电力通信规划文本，对电力通信规划文本中的实体进行标注；

通过双向长短时记忆网络和条件随机场识别出电力通信规划文本中的实体；

通过分段卷积神经网络对识别出的实体进行关系抽取，以获取电力通信规划文本实体中的关系，并形成实体关系表；

以实体关系表中的实体为节点、关系为边，构建以三元组为基本单元的电力通信规划知识图谱。

2.根据权利要求1所述的电力通信规划领域的知识图谱构建方法，其特征在于，对电力通信规划文本中的实体进行标注之前，先确定电力通信规划文本中的实体概念和关系概念，根据确定的实体概念，对电力通信规划文本中的实体进行标注。

3.根据权利要求2所述的电力通信规划领域的知识图谱构建方法，其特征在于，所述实体概念划分为“时间”、“网络”、“设备”、“业务”、“指标”、“数量”；所述关系概念划分为“包含”、“指标为”、“指标值为”、“数量为”、“时间为”。

4.根据权利要求1所述的电力通信规划领域的知识图谱构建方法，其特征在于，采用BIO标注方法对电力通信规划文本中的实体进行标注，B表示实体的开头、I表示实体的中间、O表示非实体；以B-x,I-x表示具体的实体概念，其中x为“时间”、“网络”、“设备”、“业务”、“指标”、“数量”。

5.根据权利要求1所述的电力通信规划领域的知识图谱构建方法，其特征在于，通过双向长短时记忆网络和条件随机场识别出电力通信规划文本中的实体，具体方式如下：

将已标注的电力通信规划文本划分为训练集、验证集和测试集，并通过神经网络CBOW模型转化为词向量；

训练集中的词向量通过双向长短时记忆神经网络提取文本的特征，输出为文本的标签概率；

通过条件随机场学习数据集中标签之间的转移概率，以修正双向长短时记忆神经网络层的输出，以标签预测的正确率为损失函数优化双向长短时记忆神经网络参数；

利用验证集选择最优训练模型，通过测试集进一步优化模型网络结构与参数，保存最后的网络结构与参数，以识别新的电力通信规划文本中的实体。

6.根据权利要求1所述的电力通信规划领域的知识图谱构建方法，其特征在于，获取电力通信规划文本实体中关系的具体方式为：使用分段卷积神经网络对识别的实体的不同的关系进行分类；依据分类结果表示电力通信规划文本中实体的关系，并形成实体关系表。

7.根据权利要求1所述的电力通信规划领域的知识图谱构建方法，其特征在于，构建电力通信规划知识图谱的具体方式如下：

将得到的实体关系表作为结构化数据存入图数据库；

将图数据库中的知识可视化，节点与边组合以图谱的形式存在，构成电力通信规划领域知识图谱。

8.一种用于权利要求1所述电力通信规划领域的知识图谱构建方法的系统，其特征在于，包括：

实体标注模块，用于获取电力通信规划文本，对电力通信规划文本中的实体进行标注；

实体识别模块，用于通过双向长短时记忆网络和条件随机场识别出电力通信规划文本中的实体；

关系抽取模块，用于通过分段卷积神经网络对识别出的实体进行关系抽取，以获取电力通信规划文本实体中的关系，并形成实体关系表；

构建模块，用于以实体关系表中的实体为节点、关系为边，构建以三元组为基本单元的电力通信规划知识图谱。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的电力通信规划领域的知识图谱构建方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7任一项所述的电力通信规划领域的知识图谱构建方法。