[发明专利]一种事理图谱路径推演方法

说明书

本发明公开一种事理图谱路径推演方法，包括以下步骤：步骤S1，预设事理关系模板；步骤S2，根据事件检测算法从数据源中获取各种类型的源数据；步骤S3，对获取的源数据进行解析；步骤S4，对解析后的源数据进行预处理，进行事件提取，形成数据网络；步骤S5，结合数据网络进行预测，得到预测信息；步骤S6，根据预设事理关系模板与预测信息建立事理图谱；步骤S7，将事理关系事件汇总，生成事理事件库；对解析后的源数据进行预处理，进行事件提取，形成数据网络，并建立对应的事理图谱，能够有效提高所生成的事件演化过程的完整性和连贯性，并降低了事理图谱路径推演的复杂度。

技术领域

本发明涉及推演方法技术领域，具体涉及一种事理图谱路径推演方法。

背景技术

事理图谱(Event evolutionary graph)是一个事理逻辑知识库，描述事件之间的演化规律和模式。事理图谱定义多种事件间关系，如：顺承关系，因果关系等等。本质上事理图谱是一个事理逻辑知识库，描述了事件之间的演化规律和模式，可以应用在生活中的很多方面，比如事件预测，常识推理，消费意图挖掘，对话生成等等。

然而，现有大多数知识图谱都没有对事件进行提取，尤其是在特定领域知识图谱上，这可能导致演化过程不完整和不连贯，且推演方法复杂。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题，而提供一种事理图谱路径推演方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的，一种事理图谱路径推演方法，包括以下步骤：

步骤S1，预设事理关系模板；

步骤S2，根据事件检测算法从数据源中获取各种类型的源数据；

步骤S3，对获取的源数据进行解析；

步骤S4，对解析后的源数据进行预处理，进行事件提取，形成数据网络；

步骤S5，结合数据网络进行预测，得到预测信息；

步骤S6，根据预设事理关系模板与预测信息建立事理图谱；

步骤S7，将事理关系事件汇总，生成事理事件库。

优选的，步骤S1中，所述预设事理关系模板为顺承关系模板与因果关系模板之一。

优选的，步骤S4中，所述对解析后的源数据进行预处理，进行事件提取，形成数据网络，包括：对解析后的数据进行句子分割，形成小句子单元；针对所述小句子单元进行依存句法分析，得到事件信息，形成数据网络。

优选的，步骤S6中，事理图谱包括顺承关系图谱以及因果关系图谱之中至少一种。

本发明的有益效果是：

本发明一种事理图谱路径推演方法，对解析后的源数据进行预处理，进行事件提取，形成数据网络，并建立对应的事理图谱，能够有效提高所生成的事件演化过程的完整性和连贯性，并降低了事理图谱路径推演的复杂度。

附图说明

图1为本发明一种事理图谱路径推演方法示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示：

本实施例中一种事理图谱路径推演方法，包括以下步骤：

步骤S1，预设事理关系模板；

步骤S2，根据事件检测算法从数据源中获取各种类型的源数据；