[发明专利]一种基于电网全业务数据的电力知识图谱构建方法

权利要求书

1.一种基于电网全业务数据的电力知识图谱构建方法，其特征在于，所述电力知识图谱构建方法，包括：

将电网全业务数据转换为RDF模型；

对RDF模型中的数据进行类型划分，基于划分后的选取含义相近的词组；

将选出的词组按实体属性不同构建知识三元组；

根据三元组构建电力知识图谱。

2.根据权利要求1所述的基于电网全业务数据的电力知识图谱构建方法，其特征在于，所述将电网全业务数据转换为RDF模型，包括：

将表示电网全业务数据的结构化数据映射成为RDF模型；

其中，结构化数据保存在关系型数据库中，将关系型数据库的表描述为一个类，列描述为属性，行描述为实体，单元格的值描述为属性值。

3.根据权利要求1所述的基于电网全业务数据的电力知识图谱构建方法，其特征在于，所述对RDF模型中的数据进行类型划分，基于划分后的选取含义相近的词组，包括：

采用隐马尔科夫模型对文本的每句话分词，计算分词后词向量的相似度；

基于词向量相似度数值大小，对符合阈值范围内的实体词进行筛选，基于筛选结果进行对象匹配。

4.根据权利要求1所述的基于电网全业务数据的电力知识图谱构建方法，其特征在于，所述采用隐马尔科夫模型对文本的每句话分词，包括：

将每个分词与中的类、属性、实体词进行匹配，计算两个词向量V_i,V_j的余弦相似度Sim(V_i,V_j)和词性相似度Set(V_i,V_j)，

其中表示V_i的等级，Dist(V_i,V_j)表示V_i和V_j在等级树中的距离，设定阈值x₁、x₂判断两词在存储结构上的相似度。

5.根据权利要求4所述的基于电网全业务数据的电力知识图谱构建方法，其特征在于，所述基于词向量相似度数值大小，对符合阈值范围内的实体词进行筛选，基于筛选结果进行对象匹配，包括：

如果Set(V_i,V_j)＜x₁或Sim(V_i,V_j)＜x₂，则认为两词具有相似的词义或词性，将所有符合阈值范围的实体词按相似度排序，该分词匹配到相近的类、属性、实体词。

6.根据权利要求1所述的基于电网全业务数据的电力知识图谱构建方法，其特征在于，所述将选出的词组按实体属性不同构建知识三元组，包括：

统计两个不同实体相组合、一个实体和一个属性相组合的所有可能情况，其中两个实体或一个实体和一个属性作为两个已知元素e、r；

计算每一个其它实体与已知元素e,r匹配成三元组的概率h(e,r)，

其中W^c为被测试元素的向量矩阵，b_p表示射影偏差,D_e和D_r是k×k维的对角矩阵，分别表示实体和关系权重，b_c表示关联偏差；

设置阈值y，若存在h(e,r)＞y的情况，选择其中最大元素的与e、r构成三元组。