[发明专利]基于知识图谱的查询方法及装置

说明书

本发明涉及知识图谱技术领域，公开了基于知识图谱的查询方法及装置，其中基于知识图谱的查询方法包括以下步骤：获得包括客体或概念的用户搜索信息；将用户搜索文信息划分为最小意义单位的关键词元素；根据各个关键词要素生成关键词数据对应组；关键词对应组根据预定的组合规则生成顺序对组合；将生成的顺序对组合映射到知识图谱中生成元组；为生成的元组的用户提供搜索结果；本发明的基于对于检索输入内容的处理映射以及匹配，使其符合知识图谱的知识结构，能够基于知识图谱得到更为匹配的内容，充分发挥知识图谱的知识结构的优越性。

技术领域

本发明涉及知识图谱技术领域，更具体地说，它涉及基于知识图谱的查询方法及装置。

背景技术

知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，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。

知识图谱，是通过将应用数学、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；

知识图谱是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体、关系、实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。

知识图谱的核心是从既有数据经过抽取、融合、分析加工，将结点属性数据抽象提取出标准的实体与关系，主要包括：

信息抽取：从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系，在此基础上形成本体化的知识表达；

知识融合：在获得新知识之后，对其进行整合，以消除矛盾和歧义，如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等；

知识加工：对于经过融合的新知识，经过质量评估之后（部分需要人工参与甄别），才能将合格的部分加入到知识库中，以确保知识库的质量；

知识图谱虽然为智能化信息应用提供了基础，传统的基于关键词的简单的检索方法无法发挥知识图谱的知识结构的优越性。

发明内容

本发明提供一种基于知识图谱的查询方法，解决相关技术中基于关键词的简单的检索方法无法发挥知识图谱的知识结构的优越性的技术问题。

根据本发明的一个方面，提供了基于知识图谱的查询方法，包括以下步骤：

步骤S11，获得包括客体或概念的用户搜索信息；

步骤S12，将用户搜索文信息划分为最小意义单位的关键词元素；

步骤S13，根据各个关键词要素生成关键词数据对应组；

步骤S14，关键词对应组根据预定的组合规则生成顺序对组合；

步骤S15，将生成的顺序对组合映射到知识图谱中生成元组；

步骤S16，为生成的元组的用户提供搜索结果。

进一步地，所述关键词对应组根据预定的组合规则生成顺序对组合包括以下步骤：

步骤S21，按照一个关系的关键词要素加两个本体的关键词要素生成多个关键词数据对应组；

步骤S22，提取上述关键词数据对应组中的一个，并将该关键词数据组与其他的关键词数据组对比，删除与其关键词要素完全重复的关键词数据组；

步骤S23，提取下一个关键词数据对应组，并将该关键词数据组与其他的关键词数据组对比，删除与其关键词要素完全重复的关键词数据组；