[发明专利]一种获取气象服务知识的方法及装置

权利要求书

1.一种获取气象服务知识的方法，其特征在于，包括：

对用户提出的自然语言表示问题进行实体识别以及实体关系抽取；

从得到的实体中，抽取属于气象领域的气象实体；

基于相似度算法，将气象实体链接到预先构建的气象知识图谱；

依据气象实体链接到气象知识图谱的链接结果，对链接到气象知识图谱中的实体进行消歧；

依据进行消歧处理后的链接到气象知识图谱中的实体，进行数据库查询语句构建，依据构建的数据库查询语句搜索气象知识图谱，获取所述自然语言表示问题对应的气象服务知识；

所述对用户提出的自然语言表示问题进行实体识别以及实体关系抽取，包括：

对自然语言表示问题进行预处理，得到自然语言预处理表示问题；

对自然语言预处理表示问题进行实体分析，得到实体以及实体关系；

所述对自然语言预处理表示问题进行实体分析，得到实体以及实体关系，包括：

利用分词工具对自然语言预处理表示问题进行分词，得到分词词语；

依据词性字典，对分词词语进行词性标注；

基于分词词语以及词性标注，利用预先构建的实体识别模型，获取实体以及实体关系；

所述基于分词词语以及词性标注，利用预先构建的实体识别模型，获取实体以及实体关系，包括：

针对自然语言预处理表示问题的每一分词词语，将该分词词语对应的嵌入表示输入第一自注意力网络，得到第一自注意力特征；

将第一自注意力特征输入第一前馈神经网络，得到第一前馈特征；

将分词词语的前一分词词语，以及该前一分词词语的词性标注进行嵌入表示，将嵌入表示输入第二自注意力网络，得到第二自注意力特征，其中，若该分词词语为所述自然语言表示问题的第一个分词词语，则该分词词语的前一分词词语为该分词词语；

将第一前馈特征以及第二自注意力特征输入编解码注意力网络，得到编解码注意力特征；

将编解码注意力特征输入第二前馈神经网络，得到变换层输出的该分词词语为实体的变换层概率；

将各变换层输出的变换层概率输入条件随机场层，得到分词词语为实体的概率，提取概率超过预设概率阈值的分词词语，得到实体，依据得到的各实体，抽取实体关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于相似度算法，将气象实体链接到预先构建的气象知识图谱，包括：

依据自然语言表示问题包含的气象实体，构建第一文档，依据气象知识图谱中的实体以及该实体对应的属性信息，构建第二文档；

利用词移距离算法，计算第一文档与第二文档之间的总代价，依据总代价下界最小化得到文档相似度，将第一文档链接到气象知识图谱中该文档相似度对应的实体。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于相似度算法，将气象实体链接到预先构建的气象知识图谱，包括：

针对自然语言表示问题包含的每一气象实体，计算该气象实体与气象知识图谱中的每一实体的字符串相似度，若字符串相似度大于或等于预设的字符串相似度阈值，将该气象实体链接到气象知识图谱中该字符串相似度对应的实体。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对链接到气象知识图谱中的实体进行消歧，包括：

针对链接到气象知识图谱中的每一气象实体，将该气象实体和该气象实体对应气象知识图谱中的链接实体分别进行词嵌入表示，得到气象实体嵌入表示和链接实体嵌入表示；

利用BiLSTM神经网络模型，分别对气象实体嵌入表示和链接实体嵌入表示进行处理，得到气象实体向量化表示以及链接实体向量化表示；

对输出的各气象实体向量化表示进行聚合，得到气象实体整体向量，对输出的各链接实体向量化表示进行聚合，得到链接实体整体向量；

利用词移距离算法计算气象实体整体向量与链接实体整体向量的匹配得分，对匹配得分小于预设匹配分数阈值的实体进行消歧。