[发明专利]一种隐患数据知识图谱的构建方法及装置、设备、介质

权利要求书

1.一种隐患数据知识图谱的构建方法，其特征在于，包括：

获取隐患数据；

通过预先训练的分类模型，从所述隐患数据中提取关系特征数据，所述关系特征数据反映了多种隐患属性之间的语义关系；

根据所述关系特征数据，生成图谱节点数据；

根据所述图谱节点数据，生成隐患数据知识图谱。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型按照如下方式预先训练：

构建基于机器学习的分类模型；

获取样本隐患数据及其对应的标签，所述标签指示了所述样本隐患数据的一个或者多个词所属的隐患属性，所述隐患属性包括以下至少一种：隐患设备、隐患位置、隐患状态、隐患危害；

利用所述样本隐患数据及其对应的标签，对所述分类模型进行有监督训练。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标签还指示了所述样本隐患数据的一个或者多个词的语法范畴数据，所述语法范畴数据至少包括词性。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过预先训练的分类模型，从所述隐患数据中提取关系特征数据，包括：

对所述隐患数据进行分词，并转换为相应的词向量；

通过所述预先训练的分类模型，执行：根据所述隐患数据相应的词向量，在用于训练所述分类模型的样本隐患数据的集合中，确定与所述隐患数据的多个相似数据；根据所述多个相似数据，分别确定其所属类别的权重；根据所述权重，对所述隐患数据进行分类；根据分类结果，获得所述隐患数据中的关系特征数据。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述多个相似数据，分别确定其所属类别的权重，包括：

确定所述多个相似数据分别所属的类别；

针对所确定的各类别，确定该类别包含的所述相似数据的数量；

根据所述数量，以及所述相似数据与所述隐患数据的相似度，分别确定所述各类别的权重。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述关系特征数据，生成图谱节点数据，包括：

接收针对所述关系特征数据的补全数据和修正数据；

通过对所述关系特征数据、所述补全数据和修正数据进行冗余过滤和格式化处理，生成图谱节点数据。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述图谱节点数据，生成隐患数据知识图谱，包括：

将所述图谱节点数据导入NOSQL图形数据库进行处理；

获取NOSQL图形数据库相应生成的隐患数据知识图谱。

8.一种隐患数据知识图谱的构建装置，其特征在于，包括：

获取模块，获取隐患数据；

提取模块，通过预先训练的分类模型，从所述隐患数据中提取关系特征数据，所述关系特征数据反映了多种隐患属性之间的语义关系；

第一生成模块，根据所述关系特征数据，生成图谱节点数据；

第二生成模块，根据所述图谱节点数据，生成隐患数据知识图谱。

9.一种隐患数据知识图谱的构建设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

获取隐患数据；

通过预先训练的分类模型，从所述隐患数据中提取关系特征数据，所述关系特征数据反映了多种隐患属性之间的语义关系；

根据所述关系特征数据，生成图谱节点数据；

根据所述图谱节点数据，生成隐患数据知识图谱。

10.一种隐患数据知识图谱的构建非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：

获取隐患数据；

通过预先训练的分类模型，从所述隐患数据中提取关系特征数据，所述关系特征数据反映了多种隐患属性之间的语义关系；

根据所述关系特征数据，生成图谱节点数据；

根据所述图谱节点数据，生成隐患数据知识图谱。