[发明专利]一种基于大数据的灵活用工业务知识推理引擎建设方法

权利要求书

1.一种基于大数据的灵活用工业务知识推理引擎建设方法，包括以下步骤：

步骤一，接收多个用工平台的用工数据，并识别用工数据中的命名实体，提取命名实体识别后用工数据中的关联关系，提取用工数据中命名实体的属性信息；

步骤二，将识别的命名实体进行实体链接，并对用工数据进行知识合并处理；

步骤三，根据命名实体和关联关系进行本体建立操作得到知识图谱；

其特征在于，还包括：

步骤四，根据预设规则对知识图谱中缺少的关联关系进行推理得到推理知识，并给推理知识添加推理标识，同时对预设规则进行更新，根据更新后预设规则进行推理，判断推理知识与预设规则是否冲突，若冲突，则删除推理知识重新进行推理，若不冲突，则进行推理知识的存储。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的灵活用工业务知识推理引擎建设方法，其特征在于：所述步骤一中，所述用工数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，直接从结构化数据中识别命名实体，通过语义识别或者依存句法分析从半结构化数据和非结构化数据中识别命名实体、提取关联关系和提取属性信息；所述步骤二中，根据结构化数据和命名实体进行实体链接。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的灵活用工业务知识推理引擎建设方法，其特征在于：所述步骤四中，判断关联关系的关联类型，并根据关联类型获取推理知识的推理方式，所述推理方式包括反转方式、传递方式和对称方式。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的灵活用工业务知识推理引擎建设方法，其特征在于：还包括步骤五，获取业务信息并识别业务信息中的逻辑语句，通过逻辑语句中命名实体的逻辑信息是否已记录来判断逻辑语句是否需要转化，当命名实体已记录则逻辑语句不需要转化，利用知识图谱对逻辑语句进行推理得到转化查询语句，当命名实体未记录则逻辑语句需要转化，将逻辑语句进行同义转化后利用知识图谱的推理得到转化查询语句，根据转化查询结果得到推理结果。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的灵活用工业务知识推理引擎建设方法，其特征在于：所述步骤四中，所述推理标识通过文字或数字标签进行添加，所述步骤五中，在逻辑语句需要转化时，先识别推理标识，以推理标识对应的推理知识进行是否需要转化的再次判断。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的灵活用工业务知识推理引擎建设方法，其特征在于：所述步骤一中，识别到命名实体后，先初步判断命名实体的目标类型是否为姓名，当目标类型为姓名时，对同一用工数据中的命名实体进行计数得到计数值，将计数值与阈值进行对比，当计数值等于阈值时，通过语义分析确定命名实体为地名或姓名，当计数值大于阈值时，先判断命名实体的位置信息，再识别命名实体相邻元素的语义并根据相邻元素的语义判断命名实体为地名或姓名。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的灵活用工业务知识推理引擎建设方法，其特征在于：所述步骤一中，当计数值大于阈值时，判断多个命名实体是否相同，当相同时，同时识别多个命名实体相邻元素的语义并根据相邻元素的语义判断命名实体为地名或姓名，当不相同时，先判断命名实体的位置信息，再以位于句首的命名实体为优先目标间隔地识别命名实体相邻元素的语义，并根据相邻元素的语义判断命名实体为地名或姓名。