[发明专利]基于知识图谱的矛盾纠纷分析和预警方法及其应用

说明书

本申请提出了一种基于知识图谱的矛盾纠纷分析和预警方法及其应用，包括以下步骤：S00、数据治理清洗；S10、进行实体抽取；S20、进行过滤预处理；S30、对实体之间的关系进行标注；S40、实体之间关系的提取；S50、实体与原始数据进行匹配；S60、对企业名称进行实体对齐；S70、基于对齐后的进行关系推理分析基础数据、提取得到的实体关系以及进行关系推理分析匹配数据构建知识图谱网络；S80、基于进行关系推理分析知识图谱网络的现有关系进行关系推理分析，以得到挖掘数据；S90、通过社区发现算法对进行关系推理分析挖掘数据进行预警。本申请能够很清晰地展示矛盾纠纷各个主体之间的关系，并进行推理挖掘，及时预警。

技术领域

本申请涉及知识图谱技术领域，特别是涉及基于知识图谱的矛盾纠纷分析和预警方法及其应用。

背景技术

深入推进矛盾纠纷多元化解机制，是实现国家治理体系和治理能力现代化的重要内容，是促进社会公平正义、维护社会和谐稳定的必然要求。随着信息化技术的不断完善，对各类矛盾纠纷事件进行统计分析进而获取纠纷类型的分析系统应运而生。

然而传统的技术是通过自然语言处理将其中的人，企业用结构化数据库的形式进行治理和存储，把关系数据放在关系型数据库中，这种传统的数据存储方法无法满足多维深度层次关系的挖掘，因为传统的结构化数据库只能通过表关联的方法进行关系查询，当关系超过5个，就要关联5张表，一旦表的数据量过大，那查询效率会非常低。同时对于对企业名称，地址名称等扩展太多，无法与数据库中(企业库，地址库)中的名称完全匹配，比如萧山城投，萧山城投有限公司，萧山城投集团等，企业名称的说法太多，很难与标注企业名称的统一。

因此，现有的方案主要分两种：

1)建设企业名称映射库，通过企业名称库与标准企业名称库进行映射，如萧山城投标准名称叫萧山城投集团有限责任公司，对应的名称有：萧山城投，萧山城投有限公司，萧山城投集团。等。这种技术缺陷是，无法穷举所有的名称，而且每个企业的名称映射库也太多，人工建设成本太高。

2)关键词匹配的方法，通过关键词匹配的方法对甄别代表同一个企业的企业名称。这种技术的缺陷是关键词无法精准地识别所有的企业名称。如“萧山城投”关键词，无法满足萧山城市投资公司的企业名称。

因此，亟待一种能够通过知识图谱技术将矛盾纠纷涉及的人，地，事，企，组织等关联起来，挖掘背后的隐形问题，找到问题背后的根源的基于知识图谱的矛盾纠纷分析和预警方法及其应用。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于知识图谱的矛盾纠纷分析和预警方法及其应用，针对目前技术效率低下且无法满足要求的问题。

本发明核心技术主要是运用知识图谱技术，将人，事件，主体(企业)，房屋等多个实体元素关联起来，用图数据库来存储。运用知识图谱中的实体消歧技术把企业主体这种变化多样的文本归类到一起。

第一方面，本申请提供了一种基于知识图谱的矛盾纠纷分析和预警方法，所述方法包括以下步骤：

S00、采集矛盾纠纷所需的原始数据并进行治理清洗，得到基础数据；

S10、对进行关系推理分析基础数据中的文本进行实体抽取，得到实体数据；

S20、对进行关系推理分析实体数据进行过滤预处理，以去除垃圾数据；

S30、对过滤预处理后地进行关系推理分析实体数据中各实体之间的关系进行标注；

S40、提取标注好的实体关系作为样本，进行自动抽取训练，并通过训练完毕的自动提取实体关系模型自动抽取实体关系；

S50、将过滤预处理后地进行关系推理分析实体数据与进行关系推理分析基础数据进行匹配，得到匹配数据；