[发明专利]一种基于知识图谱的问答意图识别方法

权利要求书

1.一种基于知识图谱的问答意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：

A构建领域主题词典；

B构建模板；

C对检索语句进行词性分析和句法依存分析；

D利用词向量及LDA算法计算搜索文本与模板样例的相似度；

E在已知的词向量基础上，基于TextCNN做更广泛的意图识别来作为开放式信息的结果；

F在领域图谱中提取关键词。

2.如权利要求1所述的基于知识图谱的问答意图识别方法，其特征在于，所述步骤C中句法关系包括主谓关系，动宾关系，定中关系，状中关系与并列关系。

3.如权利要求1所述的基于知识图谱的问答意图识别方法，其特征在于，步骤D中：通过领域的专业数据和通用数据，经过分词，去停用词工作的文本生成词向量，将词语转换为密集向量并根据词向量之间的距离判断词语的相似度。

4.如权利要求1所述的基于知识图谱的问答意图识别方法，其特征在于，所述TextCNN是在卷积神经网络CNN的基础上提出的一种用于文本分类的深度学习算法。

5.如权利要求1所述的基于知识图谱的问答意图识别方法，其特征在于，所述步骤F中提取了文本中包含的主题，主题中既一个主题对应多个实体，或主题包含在某个实体中。

6.如权利要求1所述的基于知识图谱的问答意图识别方法，其特征在于，步骤F中需要在事先构建的领域图谱中匹配可能的上下位词关联词，挖掘用户更深层的意图，探索与检索语句中关键词关联的子领域。