[发明专利]基于知识库的知识推理方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提出一种基于知识库的知识推理方法、装置及电子设备，涉及知识库技术领域。其中，上述基于知识库的知识推理方法通过依据获取多个事件信息之间的条件概率，生成作为知识库基本单元的约束集。由于知识库中的基本单元包括所述多个事件信息中的第一事件、第二事件及所述第一事件与第二事件之间的条件概率，因此，在基本单元对应的条件概率满足预设要求的前提下，利用预设的推理规则配合进行处理，从信息流逻辑的角度，使知识推理过程可度量性和可解释性更强，避免出现死循环，避免推理时间冗长、效率低的问题。

技术领域

本发明涉及知识库技术领域，具体而言，涉及一种基于知识库的知识推理方法、装置及电子设备。

背景技术

随着人工智能(AI)和数据库(DB)计算机技术的有机结合，促成了知识库的产生和发展。目前，知识库已应用于各个不同的领域。通常建立知识库，必定要对已有的信息和知识做一次大规模的收集和处理，大量隐含知识被编码化和数字化，信息和知识从原来的混乱状态变得有序化，方便查询。

相关技术中，基于数理逻辑构建知识库是常规的知识库构建方法，但是其任然存在很多问题。比如，对采用一阶谓词逻辑表示方法处理后得到的知识库进行知识推理时，容易陷入死循环，使过程过于冗长，效率低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于知识库的知识推理方法、装置及电子设备。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，实施例提供一种基于知识库的知识推理方法，所述基于知识库的知识推理方法包括：

获取多个事件信息；

基于所述多个事件信息，生成作为知识库基本单元的约束集，其中，所述约束集包括所述多个事件信息中的第一事件、第二事件及所述第一事件与第二事件之间的条件概率；所述第一事件与第二事件之间的条件概率满足预设要求；

基于所述知识库中的所述约束集，利用预设的推理规则进行处理，以得到推导知识。

在可选的实施方式中，所述基于所述多个事件信息，生成作为知识库基本单元的约束集的步骤包括：

获取任意两件所述事件信息之间的所述条件概率；

基于获取的所述条件概率，从所述多个事件信息中确定出多组所述第一事件和第二事件；

依次将确定出的每一组所述第一事件和第二事件，生成对应的所述约束集。

在可选的实施方式中，所述基于获取的所述条件概率，从所述多个事件信息中确定出多组所述第一事件和第二事件的步骤包括：

将所述条件概率为1的两件所述事件信息作为一组所述第一事件和第二事件。

在可选的实施方式中，所述推理规则包括判定条件及推导结果生成规则，所述基于所述知识库中的所述约束集，利用预设的推理规则进行处理的步骤包括：

遍历每一个所述约束集，以获取所述知识库中满足所述判定条件的目标事件；

根据所述目标事件，结合所述推导结果生成规则，生成所述推导知识。

第二方面，实施例提供一种基于知识库的知识推理装置，所述基于知识库的知识推理装置包括：

获取模块，用于获取多个事件信息；

生成模块，用于基于所述多个事件信息，生成作为知识库基本单元的约束集，其中，所述约束集包括所述多个事件信息中的第一事件、第二事件及所述第一事件与第二事件之间的条件概率；所述第一事件与第二事件之间的条件概率满足预设要求；

推导模块，用于基于所述知识库中的所述约束集，利用预设的推理规则进行处理，以得到推导知识。