[发明专利]基于知识图谱的关于智能问答系统的可视化分析方法

说明书

一种基于知识图谱的关于智能问答系统的可视化分析方法，对于国内研究问答系统的现状，对CNKI中设定时间区间的问答系统文献进行可视化分析，将“问答系统”、“智能问答”以及“知识库问答”列入检索范围加强检索效果，并筛选“CSSCI”以及“核心期刊”的文献，对于得到的文献，运用Citespace合成针对我国问答系统文献的知识图谱结构，从研究领域时空维度、主题分布、研究作者共现、研究机构网络以及关键词分析等角度进行可视化分析。

技术领域

本发明涉及基于知识图谱对智能问答系统领域文献的可视化方法。

背景技术

智能问答系统是融合了自然语言处理和信息检索技术的人工智能产品，它综合运用自然语言理解、信息检索等技术，对自然语言描述的问题，能自动生成简介、准确的答案。近年来，中文信息处理技术的进步也极大地推动了问答系统的发展。

知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。知识图谱是指通过数据挖掘、信息分析、科学计量和图形绘制等一系列处理来可视化地展现某一学科领域的知识的方法，具有知识导航的作用，是科学计量的范畴。

发明内容

针对目前国内问答系统领域的科学研究现状，本发明提出了一种基于知识图谱的关于智能问答系统的可视化分析方法，更客观地揭示该研究领域的研究态势，以便于更好地进行深入研究，并为智能问答系统领域研究前沿与热点的挖掘提供一种新思路。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下的技术方案：

一种基于知识图谱的关于智能问答系统的可视化分析方法，包括以下步骤：

(1.1)中国知网CNKI期刊库具有更新速度快、收录期刊全等优势,选用该库进行文献采集工作，由于“ThinkTank”的中文译法不统一，需要将“问答系统”、“智能问答”以及“知识问答”等相关词汇全部纳入检索范围；

(1.2)为了保证来源文献数据的可靠性和可用性,决定同时勾选“来源类别”中的“核心期刊”和“CSSCI”(默认包含了扩展版)以便于初级筛选，剔除“简介”、“会议”、“通知”等非学术文献，选择时间，以经过数据清洗，以固定格式分批保存至特定文件夹，最终得到m篇相关文献；

(1.3)研究问答系统研究进展的时空维度：问答系统研究文献的年度分布态势文献的年度分布态势是文献量在时间维度上的映射，是了解研究进展和划分研究阶段的定量化依据，能够在一定程度上反映出我国智库研究的发展水平，抽取题录数据中的“年份”信息，按升序排列，获得的文献年度分布走势。

进一步，所述方法还包括以下步骤：

(1.4)问答系统研究作者共现网络：为了探析智库研究力量的分布态势，采用的研究工具是用来分析和可视共引网络的信息可视化软件CiteSpace，它能够在绘制的知识图谱上显示一个学科在一定时期中形成若干研究前沿领域的演进历程，可以借助于CiteSpace提供的节点共现技术，在CiteSpace的参数设置中选择时间跨度,每个节点类型勾选“Author”(作者),阈值设为(1,2,20)、(1,2,20)和(1,2,20),选择“Minimum SpanningTree”(最小生成树)算法，运行软件后可获得机构及作者共现网络；

(1.5)机构分布：考察问答系统研究的核心学术团体和机构，设置核心期刊发文量在5篇以上的阈值，运行CiteSpace统计得到高产科研机构，考察不同机构之间的合作情况，在CiteSpace中分别设置Top N＝50，Top N％＝15,C/CC/CCV三个阈值(2,2,20)、(4,3,20)(4,3,20)，其中C为最低被引次数，CC为共引频次，CCV则是指共引系统，设置Articls LabelThreshhod＝2，生成问答系统研究的机构合作图谱；