[发明专利]一种基于自然语言生成技术的知识图谱辅助理解系统

权利要求书

1.一种基于自然语言生成技术的知识图谱辅助理解系统，其特征在于，该系统包括知识图谱选择模块、知识图谱翻译模块和结果展示模块；

所述知识图谱选择模块用于获取符合RDF或OWL语法规范的目标知识图谱；

所述知识图谱翻译模块：首先提取目标知识图谱的三元组，对提取的三元组进行字符串分割得到三个动态数组：主语数组、谓语数组、宾语数组，三者之间具有一一对应关系，然后通过嵌套循环，利用simplenlg工具对主语、谓语和宾语进行组装，形成一句完整的短句；同时对于主语-谓语-宾语的关系存在一对一对多和一对多对多的情况，在谓语数组和宾语数组中加入特殊字符进行标识，以确定该谓语对应某一主语以及该宾语对应某一主语和某一谓语，然后在嵌套循环中判断这些特殊字符以确定主语、谓语、宾语的对应关系，利用simplenlg工具对对应的主语、谓语和宾语进行组装，形成一个完整的长句；其中注解部分对应的三元组不单独成句，而是作为补充其他句子的注解信息；然后将目标知识图谱翻译成短句和长句，句子得到进一步规范后被存入本地数据库中，并从主语、谓语、宾语三个动态数组中选出类与子类、类与实例关系的内容组装成JSON格式的文件；

所述结果展示模块从本地数据库调取目标知识图谱的翻译内容，将翻译内容以及目标知识图谱的源文件进行共同展示，同时获取JSON格式的文件，通过可视化工具绘制树状图，对知识图谱中的类与子类以及类与实例的层级结构进行可视化展示。

2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言生成技术的知识图谱辅助理解系统，其特征在于，所述知识图谱选择模块获取目标知识图谱的途径包括两种：

途径一：从开源知识图谱数据库中爬取符合RDF或OWL语法规范的知识图谱，对爬取的知识图谱通过知识图谱翻译模块进行翻译，将翻译结果存入本地数据库中；当用于在系统中搜索某一主题的知识图谱时，输入名称与知识图谱的英文名称进行相似度计算，按相似度从大到小进行排序，得到待选目标知识图谱；

途径二：用户上传符合RDF或OWL语法规范的知识图谱作为目标知识图谱。

3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言生成技术的知识图谱辅助理解系统，其特征在于，获取目标知识图谱的途径一中，相似度判断系数采用Jaccard相似系数；

将用户输入名称的概念集合记为C₁，知识图谱英文名称的概念集合记为C₂，则两者之间的Jaccard相似系数J(C₁,C₂)为：

如果C1和C2完全相同，则J(C₁,C₂)值为1；每次搜索结果按照相似度大小排序。

4.根据权利要求1所述的一种基于自然语言生成技术的知识图谱辅助理解系统，其特征在于，所述知识图谱翻译模块中提取目标知识图谱的三元组的步骤具体如下：利用SPARQL提取目标知识图谱中全部知识点对应的主语、谓语和宾语，并将其编码成资源描述框架的三元组，所述知识点包括类、实例、对象属性、数据属性、注解。

5.根据权利要求1所述的一种基于自然语言生成技术的知识图谱辅助理解系统，其特征在于，所述知识图谱翻译模块中目标知识图谱的短句生成步骤具体如下：首先对获取的三元组进行字符串分割，获得主语、谓语和宾语的名称，构建三个动态数组；在短句生成中，由于主语、谓语和宾语关系是一对一对一的关系，所以通过嵌套循环，将对应的主语、谓语、宾语利用Simplenlg直接组装成短句即可。