[发明专利]知识图谱的构建方法、装置、存储介质和电子设备

说明书

本发明公开了一种知识图谱的构建方法、装置和计算机可读存储介质。本发明的知识图谱构建方法根据结构化数据库构建接初始结构化知识图谱，根据初始结构化知识图谱的标准实体和标准关系抽取目标领域的非结构化文本中的参考实体和参考关系，将非结构化文本中抽取的参考实体和参考关系与初始结构化知识图谱中的标准实体与标准关系进行知识融合构建目标领域的知识图谱。采用结构化知识构建的初始结构化知识图谱是高质量高准确度的知识图谱，再辅以非结构化文本对初始结构化知识图谱进行针对性的扩充和补全，从而能够构建出完备的、高质量的目标领域知识图谱。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种知识图谱的构建方法、一种知识图谱的构建装置、一种计算机可读存储介质和一种电子设备。

背景技术

知识图谱是实现人工智能的重要基石，它通过将人类社会的知识体系、概念以及内容，以“实体-关系-实体”基本三元组的形式存储在计算机中构成语义网，实现了人类知识与计算机所处理数据之间的映射，同时知识图谱还具备知识关联、知识推理、知识学习的能力，帮助计算机更加准确的理解人类语言。

从知识图谱的概念被提出至今，其一直都是学术界和业界争相研究的热点问题。现阶段，知识图谱在语义搜索、内容推荐以及智能客服等场景均得到了广泛的应用。完成一个高质量、知识覆盖全面的开放域知识图谱需要花费大量的人力、物力和时间，而且对于很多行业来说也没有必要。对于一个行业，尤其是一个在行业内企业来说，在信息化和互联网的系统的建设和应用中，其实已经累积了大量的数据，因此，我们应该将研究重点放在如何以上述数据为基础，针对特定行业和垂直领域，高效、快速且准确的构建出一个完备的、高质量的垂直领域知识图谱的问题上。

传统的垂直领域知识图谱的构建大多基于结构化数据库，采用结构化数据库可以快速、方便地构建垂直领域知识图谱，然而由于结构化数据库中的数据不够完善，导致构建的垂直领域知识图谱不够完备，质量不高。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种构建领域知识图谱的方法，通过采用结构化知识构建的高质量、高准确度的初始结构化知识图谱，再辅以非结构化文本对初始结构化知识图谱进行针对性的扩充和补全，从而能够构建出完备的、高质量的目标领域的知识图谱。

本发明的第二个目的在于提出一种知识图谱的构建装置。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

本发明的第四个目的在于提出一种电子设备。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种知识图谱的构建方法，包括：

获取目标领域的结构化数据库，并根据所述目标领域的结构化数据库构建初始结构化知识图谱，所述初始结构化知识图谱包括标准实体和标准关系；

根据所述标准实体和所述标准关系抽取所述目标领域的非结构化文本中的参考实体和参考关系；

将从所述非结构化文本中抽取的参考实体和参考关系与所述初始结构化图谱中的标准实体和标准关系进行知识融合，以形成所述目标领域的知识图谱。

根据本发明实施例的知识图谱的构建方法，根据目标领域的结构化数据库构建初始结构化知识图谱，并根据初始结构化知识图谱的标准实体和标准关系抽取目标领域的非结构化文本中的参考实体和参考关系，以及将从非结构化文本中抽取的参考实体和参考关系与初始结构化知识图谱中的标准实体与标准关系进行知识融合，以形成目标领域的知识图谱。其中，由于采用结构化知识构建的初始结构化知识图谱是一种高质量、高准确度的知识图谱，在此基础上再辅以非结构化文本对初始结构化知识图谱进行针对性的扩充和补全，从而能够构建出完备的、高质量的目标领域的知识图谱。

根据本发明的一个实施例，所述根据所述标准实体和所述标准关系抽取所述领域的非结构化文本中对应的参考实体和参考关系，包括：