[发明专利]一种空管领域知识图谱的自动化构建方法

说明书

本发明提供了一种空管领域知识图谱的自动化构建方法，首先，构建空管领域本体，采用自顶向下的方式构建空管领域的知识图谱；其次，建立空管领域多源数据集，其中包含结构化、半结构化和非结构化空管数据；然后，进行知识抽取，利用R2RML与NLP技术对空管多源数据进行实体、关系和属性的抽取；接着，进行知识融合，对知识进行共指消解形成全局统一的RDF类型的知识；最后，进行知识存储，将RDF类型得知识导入图数据库Neo4j中，搭建空管领域知识图谱。

技术领域

本发明具体涉及一种空管领域知识图谱的自动化构建方法。

背景技术

知识图谱的概念在2012年由谷歌公司最先提出，谷歌公司想在知识图谱项目的基础上，构建新一代的智能化搜索引擎。该搜索引擎的思想是从网页上获得各类知识的实体、属性信息，以及各实体之间的关联关系，从而建立知识的语义网络。目前，根据面向的领域不同，知识图谱被分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化的百科知识库”，其中包含了现实世界中的大量常识，覆盖面极广。领域知识图谱又称为行业知识图谱或垂直知识图谱，通常面向某一特定领域。

目前，随着国民经济的快速发展，空中交通流量持续快速增长，空域结构和使用方式趋于复杂、多样化，空域运行压力不断加大，需求与资源供给的矛盾日益显现，因此，有效提高空域规划与管理的科学性和合理性成为当务之急。使用模拟机系统预先模拟空中交通运行，可以为空域规划与管理提供有效建议。

基于模拟机系统的评估验证手段充分考虑了人为因素的影响，评估结果更加符合工作实际。但现阶段的模拟机需要事先编制计划，验证过程中需要多人参与，导致验证效率低下，存在人力物力的浪费。随着人工智能技术的发展，用智能机器替代验证过程中的其他辅助人员是提高培训效率的重要途径，建立空管领域知识图谱，使得智能机器具备管制决策能力。

本专利提出了一种自动化的构建空管领域知识图谱的方法和系统，来为空管领域建立起专业的知识图谱。输入是空管领域的结构化数据、半结构化数据与非结构化文本数据，输出是三元组空管领域知识数据。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面及简要介绍一些较佳实施例。在本部分及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明数摘要和发明名称的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述和/或现有技术中存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明其中一个目的是提供一种空管领域知识图谱的自动化构建方法。

一种空管领域知识图谱的自动化构建方法，包括：

步骤1：构建空管领域本体，采用自顶向下的方式构建空管领域知识图谱；

步骤2：建立空管领域多源数据集，包含结构化空管数据、半结构化空管数据和非结构化空管数据；

步骤3：根据步骤2中建立的空管数据，通过知识抽取技术进行实体、关系、属性的抽取；

步骤4：根据步骤3抽取的知识，进行知识融合，形成全局统一的RDF类型的知识；

步骤5：将步骤4得到的知识导入图数据库Neo4j中，用于自动搭建空管领域知识图谱。

进一步的，步骤1构建空管领域本体，方法包括定义空管领域本体框架、抽取空管领域概念、定义概念之间的关系、审查本体，形成本体。

进一步的，根据现有资料，结合专家建议，提取出空管领域的本体概念，所述概念包含航空器、环境、规则、监控。

进一步的，人工定义概念之间的关系，形成空管领域本体。

进一步的，将形成的空管领域本体提交给专家审查，审查合格的本体加入本体库。