[发明专利]基于知识图谱的生成式问题推荐方法、设备、介质及系统

权利要求书

1.一种基于知识图谱的生成式问题推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，数据准备；

S2，构建实体辅助Elasticsearch数据库；

S3，基于Bert-BILSTM-CRF模型提取问题中实体；

S4，基于NeZha+UniLM模型进行问题生成；

S5，根据生成问题进行问题推荐。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的生成式问题推荐方法，其特征在于，在步骤S1中，包括子步骤：根据已有的知识图谱数据库，按需求构建实体识别模型以及问题生成模型所需训练语料。

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的生成式问题推荐方法，其特征在于，在步骤S2中，包括子步骤：以实体全称、简称、别名构建图谱实体的Elasticsearch数据库，基于Es检索获取问题中实体对应图谱库中实体全称，再去获取对应三元组。

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的生成式问题推荐方法，其特征在于，在步骤S3中，包括子步骤：针对用户提问问题，基于Bert-BILSTM-CRF模型进行命名实体识别，根据获取的问题实体进行Es检索，获取Elasticsearch数据库中对应实体全称，由对应实体全称至图谱数据库中进行相关三元组检索。

5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的生成式问题推荐方法，其特征在于，在步骤S4中，包括子步骤：将三元组按顺序连接作为篇章，尾实体作为答案，即生成符合答案为尾实体的相关问题；在模型结构上，采用NeZha+UniLM模型；在模型输入上，对于单跳问题获取的三元组(entity1，relation，entity2)，将头实体、关系、尾实体(entity1+relation+entity2)顺序拼接作为篇章，尾实体(entity2)作为答案，其形式表示为：

[CLS]entity1 relation entity2[SEP]entity2[SEP]；

对于多跳问题获取的三元组(entity1，relation1，entity2，relation2，entity3)，将中间实体去除，其余(entity1+relation1+relation2+entity3)按顺序拼接作为篇章，最后的尾实体(entity3)作为答案，其形式表示为：

[CLS]entity1 relation1 relation2 entity3[SEP]entity3[SEP]

按照上述形式将其输入至NeZha+UniLM问题生成模型，输出为相关三元组对应问题。

6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的生成式问题推荐方法，其特征在于，在步骤S5中，包括子步骤：

如果问题中存在相关实体并且基于Es检索能够获取对应实体全称，则基于上述步骤可以生成相关问题进行推荐；

如果问题中不存在相关实体或基于Es检索不能获取对应实体全称，此时基于用户历史问题库以及问答对库进行相关问题匹配。

7.根据权利要求1所述的基于知识图谱的生成式问题推荐方法，其特征在于，在步骤S5之后，包括步骤：在日常问答中将实时记录用户提问问题，并将其和问答对库存储在Elasticsearch数据库中，基于Es检索获取相关问题进行推荐。

8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器加载并执行如权利要求1～7任一项所述的方法。

9.一种可读存储介质，其特征在于，在可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行如权利要求1～7任一项所述的方法。

10.一种基于知识图谱的生成式问题推荐系统，其特征在于，包括权利要求8所述的计算机设备。