[发明专利]知识图谱构建方法、基于知识图谱的问答方法及装置

权利要求书

1.一种知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取知识文档对应的多个本体之间的关联关系；

提取所述知识文档中的目标数据；

调用实体识别模型对所述目标数据进行实体识别，获取所述知识文档中的实体以及实体所属的本体；

基于所述实体与其所属本体之间的所属关系、所述多个本体之间的关联关系，生成知识图谱；

对于在所述知识文档中存在对应图像的实体，在所述知识图谱中设置其与对应的图像之间的关联关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述知识文档中的目标数据，包括：

对于所述知识文档中的结构化数据，基于所述结构化数据中数据之间的预定关系，提取所述目标数据；

对于所述知识文档中的非结构化数据，对所述非结构化数据进行数据分割，将分割后形成的数据提取为所述目标数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述实体与其所属本体之间的所属关系、所述多个本体之间的关联关系，生成知识图谱，包括：

根据所述实体所属的本体之间的关联关系，确定各个所述实体之间的关系；

建立所述实体与其所属的本体之间的关联关系，生成所述知识图谱。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于在所述知识文档中存在对应图像的实体，在所述知识图谱中设置其与对应的图像之间的关联关系，包括：

为对应于所述实体的图像生成图像链接；

在所述知识图谱中设置所述实体与所述图像链接的关联关系，以在所述实体作为答案的来源时，通过所述图像链接调取图像，将所述图像与答案一同提供给用户端。

5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

提取样本文档的样本数据；

为所述样本数据标注实体信息标签，其中，所述实体信息标签用于标注样本数据对应的实体以及对应的实体所属的本体；

将标注后的样本数据输入预设的神经网络模型进行训练，得到所述实体识别模型。

6.一种基于知识图谱的问答方法，其特征在于，知识图谱包括本体和实体之间的关联关系，以及至少部分实体与图像的关联关系，所述方法包括：

对问题语句分别进行实体识别和意图识别；

根据实体识别结果及意图识别结果生成知识图谱查询语句；

基于所述知识图谱查询语句在所述知识图谱中进行答案搜索；

若答案搜索的结果对应的实体存在关联的图像时，将所述实体对应的图像与答案搜索而得的答案一同提供给用户端。

7.一种知识图谱构建装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取知识文档对应的多个本体之间的关联关系；

提取单元，用于提取所述知识文档中的目标数据；

调用单元，用于调用实体识别模型对所述目标数据进行实体识别，获取所述知识文档中的实体以及实体所属的本体；

第一生成单元，用于基于所述实体与其所属本体之间的所属关系、所述多个本体之间的关联关系，生成知识图谱；

设置单元，用于对于在所述知识文档中存在对应图像的实体，在所述知识图谱中设置其与对应的图像之间的关联关系。

8.一种基于知识图谱的问答装置，其特征在于，知识图谱包括本体和实体之间的关联关系，以及至少部分实体与图像的关联关系，所述装置包括：

识别单元，用于对问题语句分别进行实体识别和意图识别；

第二生成单元，用于根据实体识别结果及意图识别结果生成知识图谱查询语句；

搜索单元，用于基于所述知识图谱查询语句在所述知识图谱中进行答案搜索；

提供单元，用于若答案搜索的结果对应的实体存在关联的图像时，将所述实体对应的图像与答案搜索而得的答案一同提供给用户端。