[发明专利]事件知识库的构建方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种事件知识库的构建方法及装置。

背景技术

搜索引擎技术正围绕着知识图谱进行着一场变革，其变革的核心是在于从传统的面向无结构化网页文本为主转向以面向“结构化知识”为主的新一代知识搜索，从而为用户提供更为精确的检索结果，提升其检索体验。目前知识图谱技术（狭义知识图谱）的核心技术包括含有实体知识的实体知识库（以下简称实体库）及其相关应用技术。

在实体库中，一个实体知识主要由其独有的语义编号即语义标识（ID）以及具有明确语义含义的属性和属性值组成。例如，对于“百度公司”这样的一个实体知识，实体库会首先赋予全局唯一的ID（假设为company_XXX）作为其独有的语义编号，并根据该实体所隶属的类别为其添加语义信息，如“成立时间：2000年1月”、“经营范围：网络信息服务”、“董事长：李彦宏”、“子公司：91无线（company_YYY）、爱奇异（company_ZZZ）”等。上述知识可以很好地解决用户关于事实类知识的提问，例如“百度的子公司都有哪些？”或者“百度的董事长是谁？”，我们只需要将上述问句解析成“{类别=公司；实体=百度公司（company_XXX）；属性=子公司；属性值=？}”以及“{类别=公司；实体=百度公司（company_XXX）；属性=董事长；属性值=？}”便可通过现有的知识图谱检索满足用户需求了。

然而，由于实体知识是以实体或者某个虚拟的实体为中心，在描述实体与实体之间的关系时，一种最为常见的手段是将其抽象成一个特定的属性，例如“董事长”、“子公司”、“经营范围”等。这样的抽象虽然可以使得知识表示更加精炼，但却是以丢失细节为代价。

以深度问答应用为例，若用户询问“百度公司2013年收购了哪些子公司？”或“百度公司收购91无线和网络电视软件（PPS）视频一共花了多少钱？”这样的问题时，基于传统的实体库知识就无法给出答案。

由此可见，基于传统实体库进行深度知识搜索时，经常无法为用户提供检索结果，从而降低了用户的检索体验。

发明内容

本发明旨在至少解决上述技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种事件知识库的构建方法。该方法通过预定义的事件知识结构可以构建事件知识库，基于该事件知识库能够为用户提供准确的搜索结果，提高了用户的搜索体验。

本发明的第二个目的在于提出一种事件知识库的构建装置。

为了实现上述目的，本发明第一方面实施例的事件知识库的构建方法，包括以下步骤：对文本进行识别，识别出事件挖掘候选语句；对识别出的事件挖掘候选语句进行片段切分，获得句法片段；根据句法片段和预定义的事件知识结构，生成事件知识实例，其中，事件知识实例的个数等于句法片段中包含的动宾片段和主谓片段的个数；以及根据句法片段中包含的动宾片段和主谓片段获得对应的事件挖掘目标语句，对获得的事件挖掘目标语句进行成分划分，并将划分后的成分对应写入事件知识实例中，以完成事件知识库的构建。

本发明实施例的事件知识库的构建方法，通过预定义的事件知识结构和获得的语法片段可以构建事件知识库，基于该事件知识库能够将网页知识进行结构化并进一步支持知识之间的推理和计算；另外，还可以对相关事件进行融合，从而可以在用户进行深度知识搜索时，为用户提供准确的搜索结果，进而提高了用户的搜索体验。

为了实现上述目的，本发明第二方面实施例的事件知识库的构建装置，包括：识别模块、切分模块、生成模块和写入模块。

本发明实施例的事件知识库的构建装置，通过预定义的事件知识结构和获得的语法片段可以构建事件知识库，基于该事件知识库能够将网页知识进行结构化并进一步支持知识之间的推理和计算；另外，还可以对相关事件进行融合，从而可以在用户进行深度知识搜索时，为用户提供准确的搜索结果，进而提高了用户的搜索体验。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，

图1是根据本发明一个实施例的事件知识库的构建方法的流程图；

图2是根据本发明另一个实施例的事件知识库的构建方法的流程图；

图3是根据本发明一个实施例的事件知识库的构建装置的结构示意图；

图4是根据本发明另一个实施例的事件知识库的构建装置的结构示意图。

具体实施方式