[发明专利]场景知识图谱的生成方法、人机对话方法以及相关设备

说明书

本申请公开了场景知识图谱的生成方法、人机对话方法以及相关设备，涉及知识图谱技术领域。具体实现方案为：获取待构建场景知识图谱的多个知识文本内容片段，针对每个知识文本内容片段，确定知识文本内容片段的场景名称；获取与场景名称对应的场景类型；根据场景类型，确定知识文本内容片段中的场景元素信息；根据各个知识文本内容片段的场景名称、场景类型和场景元素信息，生成场景知识图谱，由此，结合知识文本内容片段的场景名称、场景类型和场景元素信息生成了基于场景的场景知识图谱，从而方便了结合场景知识图谱理解各个知识之间的关系，方便后续机器结合场景知识图谱进行后续相关处理。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及知识图谱技术领域，尤其涉及场景知识图谱的生成方法、人机对话方法以及相关设备。

背景技术

知识图谱能提供高质量的结构化数据，目前已经广泛地应用于人工智能的多个领域，例如自动问答、搜索引擎以及信息抽取。典型的将常识知识图谱表示成三元组的形式。即G＝(E,R,S)，其中E＝{e1,e2,e3,...,en}是知识库中的实体集合，共包含|E|种不同的实体；R＝{r1,r2,...,rn}是知识库中的关系集合，共包含|R|种不同关系；代表知识库中的三元组集合。三元组的基本形式主要包括实体1、关系、实体2和概念、属性、属性值等，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。然而，相关技术中的知识图谱的表示形式比较难处理知识间较为复杂的关系，尤其在不同场景中可能存在的各种关系，而这种相对隐含的关系对于衡量知识的关系有较为重要的作用。例如：在生日聚餐的场景中，可能会『吹蜡烛』，『吃蛋糕』，『红酒价格』等等，在传统的知识图谱构建过程中，这些知识间基本是隔离的，从而导致机器很难来度量这些知识间的关系，因此，如何构建一种基于场景的知识图谱是目前亟需解决的问题。

发明内容

本申请提出一种场景知识图谱的生成方法、人机对话方法以及相关设备，结合知识文本内容片段的场景名称、场景类型和场景元素信息生成了基于场景的场景知识图谱，从而方便了结合场景知识图谱理解各个知识之间的关系，方便后续机器结合场景知识图谱进行后续相关处理。

本申请第一方面实施例提出了一种场景知识图谱的生成方法，包括：获取待构建场景知识图谱的多个知识文本内容片段；确定所述知识文本内容片段的场景名称；获取与所述场景名称对应的场景类型；根据所述场景类型，确定所述知识文本内容片段中的场景元素信息；根据各个所述知识文本内容片段的场景名称、场景类型和场景元素信息，生成场景知识图谱。

在本申请一个实施例中，所述确定所述知识文本内容片段的场景名称，包括：对所述知识文本内容片段进行句法分析，并根据句法分析结果，确定所述知识文本内容片段的场景名称；或者，识别出所述知识文本内容片段中的关键词，从场景库中匹配与所述关键词对应的场景名称，并匹配到的场景名称作为所述知识文本内容片段的场景名称。

在本申请一个实施例中，所述根据所述场景类型，确定所述知识文本内容片段中的场景元素信息，包括：获取与所述场景类型对应的知识表示学习模型；根据所述知识表示学习模型，确定所述知识文本内容片段中目标词语的概念信息，并将所述目标词语和所述概念信息作为所述场景元素信息。

在本申请一个实施例中，所述根据各个所述知识文本内容片段的场景名称、场景类型和场景元素信息，生成场景知识图谱，包括：对同一场景类型下相同场景名称的场景元素信息进行聚合，以得到同一场景类型下相同场景名称的场景元素信息聚合结果；根据所述场景名称、所述场景类型和所述场景元素信息聚合结果，生成所述场景知识图谱。