[发明专利]知识图谱工程化构建方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种知识图谱工程化构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少一个标识解析体系中的结构化数据样本对应的编码标识，所述编码标识用于唯一表示所述结构化数据样本中的实体数据；

解析所述结构化数据样本对应的编码标识，得到对应的实体数据的基本信息；

根据解析出的所述实体数据的基本信息与工程流程数据进行数据匹配，得到所述结构化数据样本中各实体数据间的属性关联关系；

根据所述属性关联关系以及预设的属性图模型，生成对应的知识图谱；

所述根据解析出的所述实体数据的基本信息与工程流程数据进行数据匹配，得到所述结构化数据样本中各实体数据间的属性关联关系，包括：

获取所述标识解析体系对应的工程流程数据，所述工程流程数据中包含工作流程应用场景下的操作实体和对应的操作属性；

根据所述操作实体和对应的操作属性在所述实体数据的基本信息中进行匹配和关系抽取，得到所述结构化数据样本中各所述实体数据间的属性关联关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述解析所述结构化数据样本对应的编码标识之前，所述方法还包括：

识别所述结构化数据样本中每一所述实体数据对应的编码标识；

若所述实体数据的编码标识为非通用标识体系中的编码标识，则根据预设的标识转换关系，在所述实体数据的编码标识中添加预设的标识前缀，得到所述实体数据转换后的编码标识。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述属性关联关系以及预设的属性图模型，生成对应的知识图谱之前，所述方法还包括：

根据所述结构化数据样本对应的所属领域获取外源数据，所述外源数据为所述标识解析体系之外其他来源的结构化数据；

根据解析出的所述实体数据的基本信息，抽取所述外源数据中的实体概念之间的相互关系；

根据所述实体概念之间的相互关系对各所述实体数据间的属性关联关系进行扩充，得到扩充后的各实体数据间的属性关联关系；

所述根据所述属性关联关系以及预设的属性图模型，生成对应的知识图谱，包括：

根据所述扩充后的各实体数据间的属性关联关系以及预设的属性图模型，生成对应的扩充后的知识图谱。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述结构化数据样本对应的所属领域获取外源数据，包括：

根据所述结构化数据样本的所属领域在网络平台获取候选外源数据；

根据预设的数据范围阈值，对所述候选外源数据进行数据清洗，得到外源数据。

5.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述属性关联关系以及预设的属性图模型，生成对应的知识图谱之前，所述方法还包括：

计算所述实体数据间属性关联关系中所述实体数据间的相似度，根据预设相似度阈值，确定各所述实体数据间属性关联关系中的冗余实体数据，将所述冗余实体数据合并至相似度最大的实体数据中；

根据预设的字段过滤规则、数据范围过滤规则、参照完整性过滤规则和唯一性规则，对所述知识图谱对应的所述实体数据间属性关联关系中的各所述实体数据和属性关系信息进行数据处理，得到处理后的规范化的实体数据间的属性关联关系。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

按照预设的时间周期在网络平台上爬取目标领域的热门数据信息，识别并抽取所述热门数据信息中包含的实体数据以及对应的属性关系信息，得到热门实体数据间的属性关联关系，所述目标领域为所述标识解析体系中结构化数据样本对应的所属领域；

根据所述热门实体数据间的属性关联关系更新当前所述实体数据间的属性关联关系，并根据更新后的实体数据间的属性关联关系以及所述预设的属性图模型得到更新后的知识图谱。