[发明专利]一种文本大数据的查询处理方法

摘要

本发明涉及一种文本大数据的查询处理方法，包括以下步骤1)规范文本大数据语义，构造文本大数据查询分析过程中的查询对象语义范式模型以及精确描述语义，2)建立指令解析与查询工作流模型，构建查询指令语义模型，精炼语义，并且选择和重构查询工作流，3)查询过程控制和反馈结果，筛选查询方法模型，评估和计算查询置信度，并且返回置信度最高的工作流。与现有技术相比，本发明具有方便快速、准确可靠等优点。

主权项

一种文本大数据的查询处理方法，其特征在于，包括以下步骤：1)规范文本大数据语义，该步骤包括：11)构造文本大数据查询分析过程中所涉及的查询对象语义范式模型，通过不同级别范式的语义描述规范刻画各对象的语义描述程度，语义范式模型包括文本内容语义范式模型CSNF、查询指令语义范式模型ISNF、查询方法语义范式模型MSNF和查询工作流语义范式模型FSNF，所述的查询指令语义范式模型的转化准则包括1ISNF、2ISNF和3ISNF，分别表达可查询性、非矛盾性和最优闭合性；12)对不同的查询对象设计不同级别范式相互转化准则得到更为精确的语义描述；2)建立指令解析与查询工作流模型，该步骤包括：21)查询指令语义预解析，对查询指令初步解析，使其具备计算机可理解的基础形式；22)构建查询指令语义模型；23)指令语义精炼，使指令语义模型符合高级别的描述规范，精炼方法包括以下步骤：231)建立符合1ISNF的语义模型，并对该指令所具备的具体实体信息，包括条件、变量和目标进行具体赋值；232)基于2ISNF语义级别模型的要求，对不可被计算机所语义理解的部分进行语义迭代计算；233)基于3ISNF语义级别模型，对查询指令中所含有的冗余部分、无效条件、重叠目标、矛盾条件干扰因素进行消除；24)选择和重构查询工作流，通过底层数据库选取与对象模型相对应的模板实例；25)查询工作流可靠性验证，利用大规模案例推理学习方法对所确定的结果进行验证；3)查询过程控制和反馈结果，该步骤包括：31)通过筛选查询方法模型，并且结合查询成功的历史查询方法模型选取符合工作流各环节需求的查询方法模型；32)构造各环节候选查询方法模型的组合策略和规则来实现指令的正确查询；33)评估查询置信度，建立“方法‑指令”置信体系，通过查询历史，对每一个查询方法模型，评估它对不同类型指令的置信度；34)构建查询工作链，根据查询工作流构建由使用过的查询方法模型构成的查询工作链；35)计算查询工作链上的每一个工作流阶段的结果置信度；36)全链全局置信度计算，并且进行全工作链的置信度全局排序评估，将置信度最高的结果反馈给用户。