[发明专利]基于知识图谱的文献检索方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的文献检索方法，其特征在于，所述方法包括：

获取检索文本集以及所述检索文本集中检索文本的文本类别，以及获取预构建的初始文本分类模型；

根据所述文本类别获取所述检索文本对应的一级标签集以及获取所述一级标签集对应的二级标签集；

从预设的文献检索库中获取所述二级标签集对应的标签文献；

利用所述检索文本集、所述一级标签集和所述二级标签集构建多个知识图谱；

将多个所述知识图谱和所述二级标签集对应的标签文献输入所述初始文本分类模型进行训练，得到文献检索模型；

将待检索文本输入所述文献检索模型，得到所述待检索文本对应的一级标签、二级标签，以及所述二级标签对应的检索文献。

2.如权利要求1所述的基于知识图谱的文献检索方法，其特征在于，所述获取检索文本集以及所述检索文本集中检索文本的文本类别，包括：

获取检索文本集，将所述检索文本集中的检索文本转化为向量，得到检索文本向量；

获取预设的文本类别库中各个文本类别的类别向量；

利用预设的匹配值算法计算所述检索文本向量和所述类别向量之间的匹配值；

将所述匹配值为最大值的类别向量对应的文本类别作为所述检索文本的文本类别。

3.如权利要求1所述的基于知识图谱的文献检索方法，其特征在于，所述根据所述文本类别获取所述检索文本对应的一级标签集，包括：

从预设的标签映射表中获取与所述文本类别的相似度大于预设相似度的一级标签，将获取的一级标签汇集为所述检索文本对应的一级标签集。

4.如权利要求1所述的基于知识图谱的文献检索方法，其特征在于，所述从预设的文献检索库中获取所述二级标签集对应的标签文献，包括：

获取预设的文献检索库；

在所述文献检索库中查询与所述二级标签集中的二级标签匹配的检索文献作为所述二级标签集对应的标签文献。

5.如权利要求1所述的基于知识图谱的文献检索方法，其特征在于，所述利用所述检索文本集、所述一级标签集和所述二级标签集构建多个知识图谱，包括：

根据所述检索文本集中多个检索文本以及多个与所述检索文本对应的一级标签集分别构建多个第一子知识图谱；

基于所述一级标签集中的一级标签获取多个与一级标签对应的二级标签，组合多个所述二级标签得到二级标签集，根据多个所述一级标签以及多个与所述一级标签对应的二级标签集，构建多个第二子知识图谱；

利用多个所述第一子知识图谱和多个所述第二子知识图谱构建多个所述知识图谱。

6.如权利要求1至5中任一项所述的基于知识图谱的文献检索方法，其特征在于，所述将多个所述知识图谱和所述二级标签集对应的标签文献输入所述初始文本分类模型进行训练，得到文献检索模型，包括：

对多个所述知识图谱进行预处理，获取多个所述知识图谱的图谱数据；

将所述图谱数据和所述二级标签集对应的标签文献输入所述初始文本分类模型的神经网络中计算输出得分；

将所述输出得分输入误差函数，得到函数值，并将所述函数值与预设期待值比较得到误差值；

获取所述初始文本分类模型的梯度向量，并根据所述梯度向量不断调整所述文献检索模型的参数，使所述误差值趋于零，并在所述误差值不再改变时得到文献检索模型。

7.如权利要求2所述的基于知识图谱的文献检索方法，其特征在于，所述利用预设的匹配值算法计算所述检索文本向量和所述类别向量之间的匹配值，包括：

利用下述匹配值算法计算所述检索文本向量和所述类别向量之间的匹配值；

其中，P为所述匹配值，x为所述检索文本向量，y_n为所述文本类别库中的第n个文本类别对应的类别向量。