[发明专利]启发式精准知识数据搜索引擎及数据自学习自诊断方法有效
申请号: | 201811510921.7 | 申请日: | 2018-12-11 |
公开(公告)号: | CN109684376B | 公开(公告)日: | 2021-07-30 |
发明(设计)人: | 孙炜 | 申请(专利权)人: | 孙炜 |
主分类号: | G06F16/2458 | 分类号: | G06F16/2458;G06F16/36;G06N5/02 |
代理公司: | 上海精晟知识产权代理有限公司 31253 | 代理人: | 冯子玲 |
地址: | 100048 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 启发式 精准 知识 数据 搜索引擎 自学习 诊断 方法 | ||
1.启发式精准知识数据搜索引擎,其特征在于:包括数据提取(104)、核心数据(105)、关键字和问题转换(108)、逻辑推理器(110)、逻辑表达式转换器(111)和数据标准化(112);
所述引擎用于进行数据自学习自诊断方法,步骤如下:
1).搜索起点(101)提供初始关键字和关键字之间的逻辑关系给数据提取(104)和常规数据搜索器(113),所述常规数据搜索器(113)是现有的知识图、知识库(114)搜索工具,或现有的能挖掘数据和关系的文本挖掘和数据挖掘技术,所述数据提取(104)从核心数据(105)中提取满足的关键字和关系交与逻辑表达式转换器(111),所述常规数据搜索器(113)从知识图或知识库(114)以及其他数据(115)中提取满足的关键字和关系,经过所述数据标准化(112)部件转化为标准词库中包含的标准文字;
2).然后将上步获得的结果转交所述逻辑表达式转换器(111),因为以上得到多组数据和关系,转换器将数据和关系转换为一组逻辑表达式,所述逻辑推理器(110)对这组逻辑表达式进行逻辑运算,这种运算是可满足性问题,即SAT或satisfiablity的求解器SATsolver,或更复杂的问题用其他数理逻辑证明工具theoremprover,取决于应用场景的不同,所述逻辑推理器(110)在进行满足性问题求解后,如果结果是不满足,则找出逻辑冲突点、最小冲突逻辑子句、数据或逻辑关系冗余、或尚欠缺的逻辑条件,以此来进行后续的数据和关系的修正修补,但在有逻辑问题存在(109)的判断框中判定有数据和关系修正修补需要后,由所述关键字和问题转换(108)完成从逻辑表达式向数据和关系的转换,亦即产生新的关键字和问题,经由交互逻辑问题判断或启发新关键字(103)向搜索起点(101)查问;
3).同时,新的关键字和问题会被发往对应专家证实(107),一旦专家证实答案,新的数据和关系会被追加或修改核心数据(106),交互逻辑问题判断或启发新关键字(103)每次询问搜索起点(101),都会得到新的关键字和关系,然后重复上述过程并在所述逻辑推理器(110)中替换被修改过的逻辑变量和逻辑关系,或补充新的逻辑变量和逻辑关系,直到有逻辑问题存在(109)的判断框中判定全部数据和关系无进一步问题,在搜索结果(116)中,首先得到的是一组逻辑表达式,在将逻辑符号和表达式通过标准词库翻译后,即为搜索结果(116)。
2.根据权利要求1所述的启发式精准知识数据搜索引擎,其特征在于:所述数据提取(104)是从核心数据(105)中检索提取和所有初始关键字及其逻辑关系(102)相关的数据及其关系。
3.根据权利要求1所述的启发式精准知识数据搜索引擎,其特征在于:所述核心数据(105)的表现形式是任意组织存储形式,所述核心数据(105)生成积累方式包括在线积累和离线积累,所述在线积累为在搜索引擎在线服务过程中,通过验证认证的新数据被加入核心数据(105),所述离线积累为独立于搜索引擎,不需要在搜索引擎服务过程中,核心数据(105) 在后台依旧按照离线积累的过程被积累修正,所述离线积累由依次为高质量文本(201)、数据挖掘工具(204)、核心数据(205)、数据提取(206)、逻辑表达式转换器(207)、逻辑验证(208)、有逻辑问题存在(209)和结束(211)组成,所述核心数据(205)连接有常识数据(202)和数据修复修补(210),所述数据修复修补(210)与专家知识(203)连接。
4.根据权利要求1所述的启发式精准知识数据搜索引擎,其特征在于:所述关键字和问题转换(108)的转换过程和逻辑表达式转换器(111)的转换过程互为逆过程,即从逻辑表达式依照标准对照词库向核心数据(105)中的标准词语转换,同时,将词语间的逻辑关系从逻辑关系符号向自然语言转换。
5.根据权利要求1所述的启发式精准知识数据搜索引擎,其特征在于:所述逻辑推理器(110)在于发现从逻辑表达式转换器(111)得到的一系列逻辑表达式本身和表达式间是否有逻辑冲突、缺失和冗余错误。
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