[发明专利]知识图谱问答系统、方法及装置

说明书

本发明公开了一种知识图谱问答系统、方法及装置，所述系统包括：数据层，用于保存概念图谱和实例图谱；模型层，用于保存进行用户问句的语义解析时所需要的字典；加工层，用于对用户问句进行分词和句法依存解析，得到依存关系树，对依存关系树进行节点分类及剪枝，得到剪枝且标记类型后的依存关系树，针对剪枝且标记类型后的依存关系树，基于字典和知识图谱，输出词列表与节点对象的对应关系、及节点对象约束路径，基于对应关系获取目标节点，并根据目标节点和节点对象约束路径查询实例图谱，获取目标节点的实例点；应用层，用于接收用户输入的用户问句，并向用户展示返回的实例点。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种知识图谱问答系统、方法及装置。

背景技术

当前智能化浪潮中，互联网+已成为众多领域智能化转型升级的重要战略方向，其中智能问答系统更是优化服务流程和提升服务效率转型中最迫切的需求之一。

知识图谱具有表达能力强，可扩展性好，操作灵活等特点，在垂直领域通过构建知识图谱并融其于问答系统中来共同提升问答系统的效果。国内外关于知识图谱的问答系统，一般是任务型，人为提前定义可回答的任务类型、每个任务类型下需填充的槽位及搜索图数据库逻辑用于得到最终答案；或者是在检索式问答系统架构的基础上，融入知识图谱中实体和关系的三元组信息来实现更精准的回复。

上述两类方法的局限性包括：

(1)可回答的问题类型有限；任务型的问答系统需要人为定义，检索式问答系统受问题库中问题类型的限制。

(2)受垂直领域中知识图谱概念图谱设计的限制；任务型的问答系统中，同一问题类型在不同的概念图谱设计里搜索逻辑是不同的，因此需要提前清楚概念图谱的结构。

(3)检索式问答系统中，知识图谱的融入只是为了提升用户问句与问答库中问句的相似度计算的精确度，并没有充分利用知识图谱的推理能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种知识图谱问答系统、方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。

本发明提供一种知识图谱问答系统，包括：

数据层，用于保存概念图谱和实例图谱，其中，概念图谱用于描述概念节点的类型、每个类型的概念节点的属性信息以及不同类型的概念节点之间的关系，实例图谱用于保存对应于概念图谱的实例信息；

模型层，用于保存进行用户问句的语义解析时所需要的字典；

加工层，用于对用户问句进行分词和句法依存解析，得到依存关系树，对依存关系树进行节点分类及剪枝，得到剪枝且标记类型后的依存关系树，针对剪枝且标记类型后的依存关系树，基于字典和知识图谱，输出词列表与节点对象的对应关系、及节点对象约束路径，基于对应关系获取目标节点，并根据目标节点和节点对象约束路径查询实例图谱，获取目标节点的实例点；

应用层，用于接收用户输入的用户问句，并向用户展示返回的实例点。

本发明提供一种知识图谱问答方法，包括：

预先保存概念图谱和实例图谱，其中，概念图谱用于描述概念节点的类型、每个类型的概念节点的属性信息以及不同类型的概念节点之间的关系，实例图谱用于保存对应于概念图谱的实例信息；

预先保存进行用户问句的语义解析时所需要的字典；

接收用户输入的用户问句，对用户问句进行分词和句法依存解析，得到依存关系树，对依存关系树进行节点分类及剪枝，得到剪枝且标记类型后的依存关系树，针对剪枝且标记类型后的依存关系树，基于概念图谱，输出词列表与节点对象的对应关系、及节点对象约束路径，基于对应关系获取目标节点，并根据目标节点和节点对象约束路径查询实例图谱，获取目标节点的实例点，并向用户展示返回的实例点。