[发明专利]回馈数据图谱生成方法、生成设备、问答设备及冰箱

说明书

本发明揭示了一种回馈数据图谱生成方法、生成设备、问答设备及冰箱，其中，方法包括：遍历原始信息库中所有原始语料，生成基础目录数据；根据基础目录数据，抽取形成实体信息元素以及实体关系元素；根据基础目录数据和原始信息库，依次执行属性融合以及同属性句段聚合，生成对应于不同文本句段数据的多组句段属性元素；根据实体信息元素构建实体节点，根据实体关系元素建立实体间的关联关系，将句段属性元素按照句段与实体间的关联关系，对应存入所述实体节点中，生成回馈数据图谱。本发明提供的回馈数据图谱生成方法，生成效率高，生成的图谱上下文一致性更好，粒度级更细，支持精度更高和速度更快的检索需求。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种回馈数据图谱生成方法、生成设备、问答设备及冰箱。

背景技术

现如今，搭载自然语言处理系统以便于进行信息检索，已经成为人们工作和生活中不可或缺的一部分，当前的检索引擎主要通过对输入的语句进行关键词拆分，对既有的数据库进行遍历检索，并按照关键词的重复度进行降序排列，以方便人们获取想要得到的信息。然而，由于数据库内的数据排列较为零散，每次更换检索关键词都需要对整个数据库进行遍历，检索效果差，且回馈数据生成的速度缓慢。

现有技术中还提供一种对数据库建立知识图谱，将数据库中较为核心的内容提炼为实体，从而建立实体节点以及实体之间的关联关系，以使用户输入关键词后，可以根据关键词与实体之间的相似度进行检索，从而加快检索速度。但此种技术方案仍然存在一些缺陷：(1)更多地关注与实体本身及实体之间的关系，轻视了实体与数据库中其他内容之间的关联关系，导致检索抽取时输出的内容纷繁复杂，且与输入检索关键词的匹配度不高；(2)抽取实体及相关数据的过程中，在相关数据分布于数据库中多个位置时，仍然需要对数据库进行遍历才能得到完整的相关数据，对提升检索速度的贡献较小；(3)即使建立了实体与相关数据的关联性，现有技术中相关数据的划分较为大略，通常是以大量的数据作为一组相关数据，数据图谱的粒度级较大，导致检索精准度较低。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种回馈数据图谱生成方法，以解决现有技术中生成方法搭建的图谱检索结果内容复杂、匹配度低，提高检索速度的程度有限，以及粒度级较粗所导致的检索精准度低的技术问题。

本发明的目的之一在于提供一种回馈数据图谱生成设备。

本发明的目的之一在于提供一种问答设备。

本发明的目的之一在于提供一种冰箱。

为实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种回馈数据图谱生成方法，包括：遍历原始信息库中所有原始语料，生成基础目录数据；根据所述基础目录数据，抽取形成实体信息元素以及实体关系元素；根据所述基础目录数据和所述原始信息库，依次执行属性融合以及同属性句段聚合，生成对应于不同文本句段数据的多组句段属性元素；其中，所述文本句段数据在所述原始语料中包含有多组；根据所述实体信息元素构建实体节点，根据所述实体关系元素建立实体间的关联关系，将所述句段属性元素按照句段与实体间的关联关系，对应存入所述实体节点中，生成回馈数据图谱。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法具体包括：根据所述基础目录数据在所述原始信息库中检索，得到对应于不同基础目录数据的多组待处理文本；根据所述待处理文本，依次执行双向特征表示以及属性分类识别，得到对应于不同文本句段数据的多组初级属性数据；根据所述初级属性数据、所述文本句段数据以及实体指向数据，依次执行属性融合和同属性句段聚合，生成所述句段属性元素；其中，所述实体指向数据表征所述文本句段数据与所述实体间的关联关系。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法具体包括：根据所述初级属性数据之间的相似度，对所述初级属性数据执行属性融合，重新确定对应于不同文本句段数据的多组句段属性数据，并根据所述句段属性数据，对句段属性数据相同的多组文本句段数据执行同属性句段聚合，重新确定对应于不同文本句段数据的多组实体指向数据；根据所述实体指向数据、所述句段属性数据以及所述文本句段数据，生成所述句段属性元素。