[发明专利]一种基于依存句法树的知识图谱扩充方法及系统有效
申请号: | 201710992227.2 | 申请日: | 2017-10-23 |
公开(公告)号: | CN107797991B | 公开(公告)日: | 2020-11-24 |
发明(设计)人: | 王清琛;姚奥;杜振东 | 申请(专利权)人: | 南京云问网络技术有限公司 |
主分类号: | G06F40/211 | 分类号: | G06F40/211;G06F16/36;G06N5/02 |
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地址: | 211100 江苏省南*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于依存句法树的知识图谱扩充方法及系统。包括:爬取基础语料集A和知识抽取语料集B;将两语料集的语料清洗、分句和分词处理;对分词后的语料进行句法分析,并根据分析结果构建依存句法树;将基于基础语料集A构建的依存句法树结合知识图谱中对应知识生成依存句法树规则,并计算得分值后一同加入依存句法树规则库G0中;将经句法分析后的语料集B扩充规则库G0,形成规则库G1;利用规则库G1抽取经句法分析后的语料集B中知识,将抽取出知识的属性词与属性词库相匹配的得分最高的知识作为备选知识;添加未在知识图谱中出现的备选知识至知识图谱中。本发明减少了人工成本,可将不同领域的知识加入到知识图谱中。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 依存 句法 知识 图谱 扩充 方法 系统 | ||
【主权项】:
一种基于依存句法树的知识图谱的扩充方法,其特征在于,包括以下步骤:1)爬取知识图谱对应百科站点的语料作为基础语料集A,以及爬取任一网站的语料作为知识抽取语料集B;2)将步骤1)的基础语料集A和知识抽取语料集B语料中多余的标点及网页标签去除,然后对语料进行分句和分词处理;3)对步骤2)中分词处理后的语料进行句法分析以获取语料中词语间的依存关系,并根据分析结果构建依存句法树;4)将步骤3)中基于基础语料集A构建的依存句法树,结合知识图谱中的对应的知识生成依存句法树规则,并计算依存句法树规则的得分值,并将得到的依存句法树规则与其对应的得分值加入依存句法树规则库G0中;5)利用步骤4)中依存句法树规则库G0抽取步骤3)中经句法分析后的知识抽取语料集B中语料的三元组知识,若能抽取出三元组知识,则舍弃包含该三元组知识的语料;若未能抽取出三元组知识,则采用弱监督方式构建依存句法树规则,并检验规则在语料集B中的抽取率,在抽取率大于0时再计算依存句法树规则对应的得分值,将得到的依存句法树规则与其对应的得分值加入依存句法树规则库G0中,然后将依存句法树规则库G0按照得分值升序排列,删除排序靠前的2%‑5%的依存句法树规则,得到更新后的依存句法树规则库G1;6)根据依存句法树规则库G1抽取步骤3)中经句法分析后的知识抽取语料集B中语料的三元组知识,并判断获取的三元组知识的属性关系词是否能与属性词表中的词语匹相配,若能匹配,则表示成功提取出三元组知识;若不能匹配,则表示未能成功提取出三元组知识,然后将匹配上的得分值最高的三元组知识输出,并且一个语料至多输出得分值最高的设定条的三元组知识作为备选知识;7)判断步骤6)输出的三元组知识是否存在于知识图谱中,若不存在,则添加相应三元组知识。
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