[发明专利]基于知识图谱的信息检索方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的信息检索方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始语料集，定义所述原始语料集中的语料实体及语料关系；

将所述语料实体与所述语料关系进行知识抽取，得到语料三元组结构；

将所述语料三元组结构与预设的知识库进行知识融合，得到知识图谱；

获取待检索语料集，分别识别所述待检索语料集的语料意图及所述待检索语料集对应的待检索语料实体，根据所述语料意图从所述知识图谱中提取与所述待检索语料实体对应的检索结果。

2.如权利要求1所述的基于知识图谱的信息检索方法，其特征在于，所述将所述语料实体与所述语料关系进行知识抽取，得到语料三元组结构，包括：

利用训练完成的语料抽取模型中的实体抽取网络将所述语料实体进行实体抽取，语料实体特征；

利用所述语料抽取模型中的关系抽取网络将所述语料关系进行语料关系抽取，得到语料关系特征；

将所述语料实体特征及所述语料实体特征输入至所述语料抽取模型中的激活函数，得到所述语料三元组结构。

3.如权利要求1所述的基于知识图谱的信息检索方法，其特征在于，所述将所述语料三元组结构与预设的知识库进行知识融合，得到知识图谱，包括：

将所述语料三元组结构中的语料实体及所述知识库中的语料实体分别进行语义编码，得到三元组实体指称项及知识实体指称项；

计算所述三元组实体指称项与所述知识实体指称项之间的相似度，在所述相似度大于预设阈值时，将所述语料三元组结构中的语料实体与所述知识库中的语料实体进行合并，得到所述知识图谱。

4.如权利要求1所述的基于知识图谱的信息检索方法，其特征在于，所述分别识别所述待检索语料集的语料意图及所述待检索语料集对应的待检索语料实体，包括：

利用训练完成的意图识别模型中的嵌入层将所述待检索语料集进行分词，得到语料词向量集；

利用所述意图识别模型中的注意力机制层将所述语料词向量集进行特征提取，得到语料特征向量集；

利用所述意图识别模型中的激活函数输出所述语料特征向量集的语料意图；

利用训练完成的实体识别模型中的卷积层提取所述待检索语料集的特征序列，得到检索语料向量集；

利用所述实体识别模型中的循环层预测所述检索语料向量集的语料标签集；

利用所述实体识别模型中的转录层整合所述语料标签集，得到所述待检索语料实体。

5.如权利要求1所述的基于知识图谱的信息检索方法，其特征在于，所述根据所述语料意图从所述知识图谱中提取与所述待检索语料实体对应的检索结果，包括：

将所述语料意图与所述待检索语料实体转化为查询语句，根据所述查询语句从所述知识图谱中查询所述待检索语料实体对应的目标检索语料，并将所述目标检索语料作为所述待检索语料的检索结果。

6.如权利要求1所述的基于知识图谱的信息检索方法，其特征在于，所述定义所述原始语料集中的语料实体及语料关系，包括：

定义所述原始语料集中的实体类型，根据所述实体类型将所述原始语料集进行标注，得到所述语料实体；

定义所述语料实体之间的关系类型，根据所述关系类型将所述语料实体进行标注，得到所述语料关系。

7.一种基于知识图谱的信息检索装置，其特征在于，所述装置包括：

语料实体及关系定义模块，用于获取原始语料集，定义所述原始语料集中的语料实体及语料关系；

知识抽取模块，用于将所述语料实体与所述语料关系进行知识抽取，得到语料三元组结构；

知识融合模块，用于将所述语料三元组结构与预设的知识库进行知识融合，得到知识图谱；

信息检索模块，用于获取待检索语料集，分别识别所述待检索语料集的语料意图及所述待检索语料集对应的待检索语料实体，根据所述语料意图从所述知识图谱中提取与所述待检索语料实体对应的检索结果。