[发明专利]知识图谱构建方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种知识图谱构建方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取电力运维的多源异构数据集，所述多源异构数据集包含多种数据类型的电力运维数据；基于训练好的文本序列的标签标注模型对所述多源异构数据集进行实体识别和关系抽取，得到由实体与实体关系组成的多个三元组；其中，每个所述三元组中包括两个实体和所述两个实体之间的关系；采用所述序列标注模型对所述三元组中标注标签，并根据预设规则进行调整，得到电力运维的实体表和实体关系表；基于所述实体表和实体关系表构建电力运维的知识图谱。本申请解决了相关技术中电力运维知识领域的知识图谱构建准确率较低的技术问题。

技术领域

本申请涉及电力运维技术领域，具体而言，涉及一种知识图谱构建方法、装置及电子设备。

背景技术

知识图谱是指以图的形式描述客观世界中的概念、实体、事件及其之间关系的知识库。随着人工智能技术的不断发展，知识图谱逐渐成为语义搜索、问答系统、推荐系统等领域的研究热点。

在电力运维技术领域，相关技术中通过共享参数的方法将两个任务整合到同一个模型当中，但是实体抽取与关系识别任务仍然是两个分离的过程，这将造成产生大量的冗余信息。另外，基于深度学习的知识抽取方法大多都依赖海量的数据标注，构建完备的知识图谱的过程往往需要更多的训练时间和更大规模的训练集。但在实际应用中，数据通常是长尾的，数据的标注成本制约着模型的效果，传统的基于深度学习的自动化知识抽取方法无法解决领域知识标注数据不足的情况，且准确率较低，无法利用少样本数据来解决低资源场景中的电力运维领域知识要素提取问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种知识图谱构建方法、装置及电子设备，以至少解决相关技术中电力运维知识领域的知识图谱构建准确率较低的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种知识图谱构建方法，包括：获取电力运维的多源异构数据集，上述多源异构数据集包含多种数据类型的电力运维数据；基于训练好的文本序列的标签标注模型对上述多源异构数据集进行实体识别和关系抽取，得到由实体与实体关系组成的多个三元组；其中，每个上述三元组中包括两个实体和上述两个实体之间的关系；采用上述序列标注模型对上述三元组进行标注标签，并根据预设规则进行调整，得到电力运维的实体表和实体关系表；其中，上述实体表和实体关系表中的标签的置信度均大于或等于预设阈值；基于上述实体表和实体关系表构建电力运维的知识图谱。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种知识图谱构建装置，包括：获取单元，获取电力运维的多源异构数据集，上述多源异构数据集包含多种数据类型的电力运维数据；第一确定单元，用于基于训练好的文本序列的标签标注模型对上述多源异构数据集进行实体识别和关系抽取，得到由实体与实体关系组成的多个三元组；其中，每个上述三元组中包括两个实体和上述两个实体之间的关系；第一标注单元，用于采上述序列标注模型对上述三元组进行标注标签，并根据预设规则进行调整，得到电力运维的实体表和实体关系表；其中，上述实体表和实体关系表中的标签的置信度均大于或等于预设阈值；构建单元，用于基于上述实体表和实体关系表构建电力运维的知识图谱。

根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述的知识图谱构建方法。

根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过上述计算机程序执行上述的知识图谱构建方法。