[发明专利]信息存储的方法及装置

说明书

本发明公开了一种信息存储的方法及装置。该发明包括：对非结构化文本进行命名实体识别得到多个实体标签，将该实体标签中两两之间存在关联的实体标签以三元组形式存储，以本体图形式对属性图中的实体和/或关系建模表示，形成属性图本体图；依据该三元组集合中每个三元组的输出类型，和该属性本体图，构建三元组映射到属性图的目标规则；将该三元组集合中的三元组按照该目标规则映射为属性图，并存储至主题图谱，对主题图谱进行人工审核，修正后将其同步存储至知识库中。采用上述方案，将增量信息转换为三元组，然后映射为属性图，形成主题图谱，存储至知识库中，解决了相关技术中增量信息存入知识库的过程中准确率低，耗费大量资源的问题。

技术领域

本发明涉及信息处理领域，具体而言，涉及一种信息存储的方法及装置。

背景技术

相关技术中，知识图谱是实现认知智能的关键环节，知识图谱构建需要考虑构建效率、数据准确度、人力成本等诸多因素。属性图是一种广泛使用的图谱数据模型，从非结构化数据构建属性图。基本流程包括知识建模、知识获取、知识融合和知识存储；知识获取是从非结构化数据，经过识别抽取，获得实体、关系、属性数据；知识融合包括本体层的融合和数据层的融合，数据层的融合通常按照某种策略，进行实体、关系的合并。

在知识获取和知识融合的过程中，目前主要是从简单三元组增量构建属性图，实现这一步骤自动知识抽取准确率不足，需要大量人工抽取，增量入图容易造成数据重复、数据污染，导致数据质量下降。

针对相关技术中增量信息存入知识库的过程中准确率低，耗费大量资源的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种信息存储的方法及装置，以解决相关技术中增量信息存入知识库的过程你准确率低，耗费大量资源的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种信息存储的方法。该发明包括：对非结构化文本进行命名实体识别得到多个实体标签，将所述实体标签中两两之间存在关联的实体标签以三元组形式存储，形成三元组集合；以本体图形式对属性图中的实体和/或关系建模表示，形成属性图本体图；依据所述三元组集合中每个三元组的输出类型，和所述属性本体图，构建三元组映射到属性图的目标规则；将所述三元组集合中的三元组按照所述目标规则映射为属性图，并存储至主题图谱；接收目标对象的输入信号，依据所述输入信号修正所述主题图谱，将修正后的所述主题图谱上的实体存储至知识库中。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种信息存储的装置。该装置包括：实体识别模块，用于对非结构化文本进行命名实体识别得到多个实体标签，将所述实体标签中两两之间存在关联的实体标签以三元组形式存储，形成三元组集合；建模模块，用于以本体图形式对属性图中的实体和/或关系建模表示，形成属性图本体图；构建目标规则模块，用于依据所述三元组集合中每个三元组的输出类型，和所述属性本体图，构建三元组映射到属性图的目标规则；第一存储模块，用于将所述三元组集合中的三元组按照所述目标规则映射为属性图，并存储至主题图谱；第二存储模块，用于接收目标对象的输入信号，依据所述输入信号修正所述主题图谱，将修正后的所述主题图谱上的实体存储至知识库中。

通过本发明，采用以下步骤：对非结构化文本进行命名实体识别得到多个实体标签，将所述实体标签中两两之间存在关联的实体标签以三元组形式存储，以本体图形式对属性图中的实体和/或关系建模表示，形成属性图本体图；依据所述三元组集合中每个三元组的输出类型，和所述属性本体图，构建三元组映射到属性图的目标规则；将所述三元组集合中的三元组按照所述目标规则映射为属性图，并存储至主题图谱，对主题图谱进行人工审核，修正后将其同步存储至知识库中。采用上述方案，首先将增量信息转换为三元组，然后映射为属性图，形成主题图谱，存储至知识库中，解决了相关技术中增量信息存入知识库的过程中准确率低，耗费大量资源的问题。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：