[发明专利]基于动态本体的语义和知识图谱分析方法、平台及设备

说明书

本申请公开了一种基于动态本体的语义和知识图谱分析方法、平台及设备，该方法包括：获取待处理数据；对所述待处理数据进行文本语义分析和本体化映射处理，抽取本体结构，所述本体结构包括对象、属性和关系；基于所述对象、属性和关系之间的联系，构建知识图谱库，以使得所述对所述待处理数据进行分析处理。该技术方案融合了动态本体知识建模、知识图谱技术和大数据技术等多种技术，实现了对多源异构数据的整合加工，且能够通过文本语义分析和本体化映射处理方法，自动抽取出本体结构，进而构建出知识图谱库，实现了对海量多源异构数据的快速关联挖掘，能够对多源异构数据进行综合分析，提高了数据的使用价值。

技术领域

本发明一般涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于动态本体的语义和知识图谱分析方法、平台及设备。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，人工智能已经成为各领域的竞争焦点，各行各业纷纷踏上智能化升级与转型的道路，随之增加了对智能化应用的需求，为了满足人工智能对海量多源异构数据及数据关联挖掘的需要，对大数据进行综合分析尤为重要。

目前，现有技术中对多源异构数据进行分析使用的工具比较传统，且对数据的数据格式要求较高，导致对中文处理支持性差，无法全面地对数据进行综合分析，大大降低了数据的使用价值。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种基于动态本体的语义和知识图谱分析方法、平台、设备和介质，能够通过文本语义分析和本体化映射处理，构建出知识图谱库，从而能够对多源异构数据进行综合分析，很大程度上提高了数据的使用价值，快速实现了从数据到知识的转化。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于动态本体的语义和知识图谱分析方法，该方法包括：

获取待处理数据；

对所述待处理数据进行文本语义分析和本体化映射处理，抽取本体结构，所述本体结构包括对象、属性和关系；

基于所述对象、属性和关系之间的联系，构建知识图谱库。

在其中一个实施例中，对所述待处理数据进行文本语义分析处理和本体化映射处理，抽取本体结构，包括：

通过数据知识化处理工具定义本体结构规则；

注册数据库表，所述数据库表用于抽取知识；

基于所述数据库表和所述文本结构规则，得到本体结构。

在其中一个实施例中，基于所述对象、属性和关系之间的联系，构建知识图谱库，包括：

对所述待处理数据进行数据清洗处理，得到处理后的数据；

根据所述本体结构与知识的对应关系，构建核心领域本体库；

基于所述核心领域本体库和所述预处理后的数据，得到知识图谱库。

在其中一个实施例中，对所述待处理数据进行数据清洗处理，得到处理后的数据，包括：

根据数据清洗规则对所述待处理数据进行检测，确定所述待处理数据的类别，所述类别包括正常、已知异常和未知异常；

基于所述待处理数据的类别和所述数据清洗规则，得到处理后的数据。

在其中一个实施例中，，根据所述本体结构与知识的对应关系，构建核心领域本体库，包括：

对获取的知识进行知识整理，提取领域知识；

基于所述领域知识和所述本体结构的映射规则，构建核心领域本体库。

在其中一个实施例中，在构建知识图谱库之后，所述方法还包括：

使用知识图谱平台对所述知识图谱库进行管理；