[发明专利]一种基于NLP和图数据库的全景检索系统及方法

说明书

一种基于NLP和图数据库的全景检索系统，包括抽取模块、图谱模块、检索模块；抽取模块将SPO全量知识数据存储到图数据库中，作为图谱模块的底层数据来源支撑，基于图谱模块形成的语义网络图谱，整合NLP语义分析，将海量知识以更直观的方式进行呈现，为检索模块的全景检索提供服务，三大模块相辅相成，以实现在面对大数据量及复杂业务需求时，提高检索精准度及应用效率。并且本发明对安全行业各类数据进行融合整理，依托图数据库构建知识图谱，进而摆脱跨平台数据查询的限制，盘活存量数据，消除信息孤岛。

技术领域

本发明涉及的是数据检索领域，特别涉及一种基于NLP和图数据库的全景检索系统及方法。

背景技术

近年来，随着安全信息化建设的持续推进，我国安全机关的警务改革已开始迈上智能化发展的快车道，警务和人之间的相互感知、联系越来越紧密，智慧警务建设已成为当代警务发展的新趋势。面对打造数据警务，建设智慧安全的目标和需求，如何在当前数据越发多元化、关系越发复杂化场景下挖掘出精准的数据信息和潜在的关系、事件信息，成为了一个智能检索系统越来越迫切的需求。

现有的一些安全领域检索系统或搜索引擎主要基于指定的有限数据表和字段属性值进行单一的静态数据匹配检索，无法提取用户的关键问题要素并精确性向用户反馈问题答案，无法进一步做深层及隐性关系挖掘和推演，导致安全知识获取不全面、检索准确率不高、需求场景覆盖单一等问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于NLP和图数据库的全景检索系统和方法。

为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：

一种基于NLP和图数据库的全景检索系统，其特征在于，包括抽取模块、图谱模块、检索模块；其中：

抽取模块，用于将SPO全量知识数据存储到图数据库中，得到图谱信息；

图谱模块，用于根据图谱信息，以图数据库建模的形式来表示安全行业中的实体或概念以及它们之间的关联关系，形成一张巨大的语义网络图谱；

检索模块，用于获取用户的问题文本，基于NLP提取出问题文本的问题要素，根据问题要素分场景针对性检索出对应的问题答案，达到全景检索的目的。

进一步地，SPO全量知识数据以键值对的格式存储到图数据库中。

进一步地，抽取模块，通过其他多数据源中提取知识，并将其存入到图数据库中。

进一步地，多数据源，可以为关系型数据库、消息队列、分布式数据仓库。

进一步地，图谱模块，可针对性的对部分实体属性创建索引，所述索引可以是图数据库系统本身内置的已经实现的索引系统或可通过图数据库系统支持的外部化配置的方式进行创建。

进一步地，图谱模块，可通过多节点集群的部署方式并行处理，快速响应用户请求，为进一步提高数据加载、数据查询性能可随节点数量线性扩展。

进一步地，检索模块，获取用户的问题文本，对文本进行分析，包括：实体类别及属性识别、语义分析、组合分析、智能联想和拼音识别，得到基于NLP提取出问题文本的问题要素。

进一步地，检索模块，可对用户输入的文本进行实时匹配智能推荐或补全。

进一步地，检索模块，可对用户输入的文本信息中拼音及通配符的识别和提取。

本发明还公开了一种基于NLP和图数据库的全景检索方法，包括：

抽取模块将SPO全量知识数据存储到图数据库中，得到图谱信息；

图谱模块根据图谱信息，以图数据库建模的形式来表示安全行业中的实体或概念以及它们之间的关联关系，形成一张巨大的语义网络图谱；