[发明专利]一种空管领域知识图谱的智能问答系统构建方法

说明书

本发明公开了一种空管领域知识图谱的智能问答系统构建方法，第一步，实体识别，用于识别自然语言问句中出现的实体名。第二步，实体链接，通过判断问句中与知识图谱中两个实体语义相似度，建立问句中实体到知识图谱中实体的链接关系。第三步：采用编码器‑解码器模型预测问句中实体与答案实体之间的关系，并且利用实体类型的额外信息进一步提高模型关系预测精度。第四步：利用预测出的关系，进一步修正实体链接结果。第五步：利用实体ID和预测出的关系在空管知识图谱中检索出对应的答案实体。该问答系统基于知识图谱且不同于问题与答案之间进行模板匹配的方式，因此答案具有更高的可靠性。

技术领域

本发明具体涉及一种空管领域知识图谱的智能问答系统构建方法。

背景技术

谷歌公司在2012年提出知识图谱这个概念，用于增强其搜索引擎的功能。传统的搜索引擎根据用户输入的字符进行筛选和排序网页，由于其方式缺乏语义关系，在目前互联网知识爆炸性增长的情况下，越来越不能满足用户的需求，知识图谱的出现为解决这一难题提供了可行的方案。知识图谱本质上是一种由具有属性的实体通过关系链接而成的语义网络。根据面向的领域，知识图谱被分为通用知识图谱与领域知识图谱，通用知识图谱包含大量常识，覆盖面极广。领域知识图谱基于行业数据构建，通常有着严格而丰富的数据模式，对该领域知识的深度、准确性有着更高的要求。

问答系统是信息检索的一种高级形式，其简答、准确的互动方式使得问答系统成为人工智能应用领域的研究热点。问答系统通过自然语言对话的形式帮助人们从知识库中获取知识，是知识图谱的核心应用之一。与传统的搜索引擎不同，问答系统通过对用户输入的自然语言进行处理，从知识图谱中查找出用户问题的准确回答。

目前，随着国民经济的快速发展，空中交通管理领域的信息数据持续快速增长，空管信息使用方式趋于复杂，在这中情况下，传统的空管信息检索方式往往不能满足用户要求。因此，建立基于知识图谱的空管领域问答系统，能有效提高空管信息的使用效率，对推动空管信息智能化处理具有重要意义。

本专利提出了一种空管领域知识图谱的智能问答系统构建方法，来为空管领域的知识检索与查询建立起专业且高效的问答系统。输入是自然语言式的问句，输出是空管领域知识实体数据。

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智能问答系统构建方法。

一种空管领域知识图谱的智能问答系统构建方法，包括：

步骤1：实体识别，识别出自然语言问句中出现的实体名；

步骤2：实体链接，通过判断问句中与知识图谱中实体语义相似度，建立问句中实体到知识图谱中实体ID的链接关系，同时找出知识图谱中该实体的ID与类型；

步骤3：关系预测，采用编码器-解码器Encoder-Decoder模型预测问句中实体与答案实体之间的关系，并利用步骤2中实体类型的额外信息进一步提高模型的关系预测精度；

步骤4：重排名，利用步骤3预测出的具体关系，进一步修正实体链接结果；

步骤5：答案检索，利用步骤2得到的实体ID与步骤3预测出的关系在空管知识图谱中检索出对应的答案实体。

进一步的，步骤1实体识别，方法包括构建空管领域实体数据集、建立实体识别数据集(包含：训练集、验证集与测试集)。

进一步的，抽取出空管领域知识图谱中所有实体，整理形成空管领域实体数据集。