[发明专利]一种通用的知识图谱云服务系统在审
申请号: | 201810636492.1 | 申请日: | 2018-06-20 |
公开(公告)号: | CN110688488A | 公开(公告)日: | 2020-01-14 |
发明(设计)人: | 孟涛;李佳静 | 申请(专利权)人: | 南京网感至察信息科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F16/951;G06K9/62;G06N5/02;G06N5/04 |
代理公司: | 32300 南京源古知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 郑宜梅 |
地址: | 210001 江苏省南京市秦淮区光华*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 云端服务器 企业用户终端 图谱 专家终端 网络连接 结果展示模块 云服务系统 服务定制 服务请求 快速建立 文本分析 文本语义 云服务器 通用的 运算符 匹配 文本 | ||
1.一种通用的知识图谱云服务系统,包括领域专家终端、企业用户终端和云端服务器,其特征在于:所述的领域专家终端与云端服务器网络连接;所述的企业用户终端与云端服务器网络连接;
领域专家通过领域专家终端定义本领域知识图谱上传至云端服务器;所述知识图谱为使用包含上下文运算符的生成文法描述的知识图谱;
企业用户通过企业用户终端向云端服务器提交定制的文本分析服务请求,以及查看文本与知识图谱的匹配结果请求;所述企业用户终端包括服务定制模块和结果展示模块;所述服务定制模块为企业用户定制的文本分析服务请求的类型;所述结果展示模块将云端服务器的分析结果进行可视化展示;
所述云端服务器包括数据采集模块、文本预处理模块、知识抽取引擎、知识学习模块、知识推理模块、领域知识图谱库;
所述数据采集模块采集WEB外部数据和企业内部数据;
所述文本预处理模块对数据采集模块采集的数据进行处理;处理的方法包括自然语言处理的基本手段;所述自然语言处理的基本手段为中文分词、词性标注、命名实体抽取、通用概念与关系抽取中的一种或者多种;
所述知识抽取引擎将经过文本预处理模块的数据和信息进行提炼出各种有价值的知识;
所述知识学习模块将经过知识抽取引擎的数据和信息进行半自动或自动的定义知识,积累和扩大概念、关系和推理规则集合;
所述知识推理模块将经过知识抽取引擎处理的数据和信息进行本领域内的各种数据和标注结果,并经由深度神经网络技术以及机器学习转化为可以对新数据进行分类、推理和预测的模型;
所述领域知识图谱库描述各个领域和行业内中存在的各种实体或概念及其关系,并构成一张巨大的语义网络图,其中节点表示实体或概念,边表示属性或关系构成。
2.根据权利要求1所述的一种通用的知识图谱云服务系统,其特征在于:所述上下文环境计算符号包括但不限于:
“SENT”:作用域内的所有概念必须出现在一条语句中;
“DIST_n”:作用域内的任何两个相邻概念之间的距离不能大于n;
“ORD”:作用域内的所有概念顺序出现;
“CONT”:作用域内的所有概念相邻;
“AND”:作用域中的所有字句必须同时在输入文本中出现
“OR”:作用域中的所有字句至少有有一个在输入文本中出现
“NOT”:作用域中的字句不能出现,否则输入文本不匹配。
3.根据权利要求1所述的一种通用的知识图谱云服务系统,其特征在于:
所述概念及概念之间的关系是使用一种包含一组上下文环境计算符号的生成文法来定义的;其中待抽取的概念和关系以非终结符形式体现在程序中,字符串、正则表达式和计算符号以终结符形式体现; 使用包含上下文计算符的生成文法是基于TML语言实现。
4.根据权利要求1所述的一种通用的知识图谱云服务系统,其特征在于:企业用户向云端服务器提交定制的文本分析服务请求的类型包括但不限于知识抽取、类目标签、情感识别、关系挖掘:
所述知识抽取为对行业领域的文本段落,自动将实体、对象抽取出来,形成结构化的可移植信息;
所述类目标签为对行业领域的文本段落,进行信息分类,同时为各类信息打上标签;
所述情感识别为对行业领域文本段落,进行智能化的正负面情感判别,同时基于判别结果输出足够细粒度的详情信息;
关系挖掘为任意搜索特定领域内的实体概念,系统将会就该概念通过网络爬虫,获取到更多与之相关的概念、关系的信息,同时将这些信息赋予不同的权重。
5.根据权利要求1所述的一种通用的知识图谱云服务系统,其特征在于:所述知识抽取引擎包括编译器和运行处理机;
所述编译器将由领域专家编写大量的知识进行推理规则编译优化,以及基于标注语料训练机器学习模型;
所述运行处理机将训练好的模型和引擎应用于分析数据的工作;其分析数据的工作在运行虚拟机中完成;其分析数据实现的算法包括机器学习算法、认知计算的模块、自然语言理解、知识图谱与web搜索。
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