[发明专利]领域知识图谱的构建方法及装置

权利要求书

1.一种领域知识图谱的构建方法，其特征在于，包括：

获取目标领域的种子词汇；

利用所述目标领域的种子词汇，进行词汇扩展，直至扩展得到的词汇满足预设条件，获得所述目标领域的相关词汇；

从现有数据库中提取所述相关词汇对应的原始数据；

基于所述原始数据进行知识图谱的构建，生成所述目标领域的知识图谱。

2.根据权利要求1所述的领域知识图谱的构建方法，其特征在于，所述基于所述原始数据进行知识图谱的构建，生成所述目标领域的知识图谱，包括：

对所述原始数据进行预处理，获得经过预处理后的目标数据；

基于所述经过预处理后的目标数据，执行知识建模操作，获得概念数据、不同概念之间的上下位关系和概念属性数据；

基于所述经过预处理后的目标数据，执行知识获取操作，获得实例数据、实例与概念之间的关系以及实例属性数据；

根据所述概念数据、不同概念之间的上下位关系和概念属性数据，以及实例数据、实例与概念之间的关系以及实例属性数据，执行知识融合操作，生成所述目标领域的知识图谱。

3.根据权利要求2所述的领域知识图谱的构建方法，其特征在于，所述基于所述经过预处理后的目标数据，执行知识建模操作，获得概念数据、不同概念之间的上下位关系和概念属性数据，包括：

基于所述经过预处理后的目标数据，执行概念获取操作，获得概念数据；

基于所述经过预处理后的目标数据，执行概念上下文生成操作，获得不同概念之间的上下位关系；

基于所述经过预处理后的目标数据，执行概念属性获取操作，获得概念属性数据。

4.根据权利要求2所述的领域知识图谱的构建方法，其特征在于，所述基于所述经过预处理后的目标数据，执行知识获取操作，获得实例数据、实例与概念之间的关系以及实例属性数据，包括：

基于所述经过预处理后的目标数据，执行实例抽取操作，获得实例数据；

基于所述经过预处理后的目标数据，执行实例分类操作，获得实例与概念之间的关系；

基于所述经过预处理后的目标数据，执行实例属性抽取操作，获得实例属性数据。

5.根据权利要求2所述的领域知识图谱的构建方法，其特征在于，所述根据所述概念数据、不同概念之间的上下位关系和概念属性数据，以及实例数据、实例与概念之间的关系以及实例属性数据，执行知识融合操作，生成所述目标领域的知识图谱，包括：

根据所述概念数据、不同概念之间的上下位关系和概念属性数据，以及实例数据、实例与概念之间的关系以及实例属性数据，执行概念融合操作，实现概念层数据对齐；

根据所述概念数据、不同概念之间的上下位关系和概念属性数据，以及实例数据、实例与概念之间的关系以及实例属性数据，执行实例融合操作，实现实例层数据对齐；

根据所述概念数据、不同概念之间的上下位关系和概念属性数据，以及实例数据、实例与概念之间的关系以及实例属性数据，执行关系融合操作，实现概念和概念之间的关系、概念和实例之间的关系以及实例和实例之间的关系的对齐，生成所述目标领域的知识图谱。

6.根据权利要求2所述的领域知识图谱的构建方法，其特征在于，所述对所述原始数据进行预处理，获得经过预处理后的目标数据，包括：

对所述原始数据进行摘要截取、正文截取和信息框截取，获得经过预处理后的目标数据。

7.一种领域知识图谱的构建装置，其特征在于，包括：

种子词汇获取模块，用于获取目标领域的种子词汇；

词汇扩展模块，用于利用所述目标领域的种子词汇，进行词汇扩展，直至扩展得到的词汇满足预设条件，获得所述目标领域的相关词汇；

原始数据提取模块，用于从现有数据库中提取所述相关词汇对应的原始数据；

知识图谱构建模块，用于基于所述原始数据进行知识图谱的构建，生成所述目标领域的知识图谱。