[发明专利]基于问句和知识图结构分析的自然语言问答方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于问句和知识图结构分析的自然语言问答方法及系统，属于图计算和自然语言问答领域。本发明方法针对现有的各种问答系统所存在的问题，提出了基于问句和知识图的结构构建、分析及匹配的自然语言问答方法，从而拓展可回答自然语言问题的种类，同时提升答案的准确率。本发明方法通过以实体节点为中心的遍历，以及设计抽取规则来采用图的结构来表示查询问句；基于查询图在知识图中映射查找覆盖所有答案的子图。通过构建路径和短语的语义向量，在实现对答案子图过滤筛选的同时，计算匹配的相似度，从而得出候选答案。本发明方法方案简洁，效果明显。

主权项

1.一种基于问句和知识图结构分析的自然语言问答方法，其特征在于，包括：(1)识别自然语言问句中的命名实体，并对所述自然语言问句进行解析以构建解析树；(2)在所述解析树中采用以所述命名实体中的元素为中心的方式进行遍历，在遍历过程中依据预设关系抽取规则从所述解析树中抽取目标信息，构建所述自然语言问句的查询图；(3)对于所述查询图中的每个节点，构建在预设知识图中与所述查询图中各节点相匹配的节点候选集；(4)在所述预设知识图中以所述节点候选集中的每一个节点为中心进行遍历，得到以所述节点候选集中的每一个节点为中心的覆盖所有答案的子图；(5)针对所述预设知识图中的路径构建路径语义向量，针对所述查询图中的边属性构建边属性语义向量；(6)根据所述边属性语义向量与所述路径语义向量，计算所述查询图中的边与该边在所述知识图中相匹配的路径之间的相似度，过滤掉不满足预设相似度要求的子图得到候选答案子图；(7)根据所述查询图中的边与该边在所述知识图中相匹配的路径之间的相似度，得到各候选答案子图的整体相似度，确定出整体相似度较高的前k个答案；步骤(2)具体包括：(2.1)根据识别到的全部命名实体设置实体集合；(2.2)设置遍历过程关系提取集合，其中，所述遍历过程关系提取集合中的关系属性按照权重递减的顺序排列为：subj,obj,nsubj,iobj，dobj，pobj，nsubjpass,csubjpass,nmod:*，xsubj,prep:*,amod；(2.3)判断所述实体集合中是否存在未被访问过的元素，若存在未被访问过的元素，则执行步骤(2.4)，否则结束；(2.4)以所述未被访问过的元素为根节点，在所述解析树中进行遍历搜索；(2.5)在遍历过程中，判断所述解析树中表示关系的边的属性是否存在于所述遍历过程关系提取集合的关系属性中，若不存在，则执行步骤(2.4)，若存在多个关系属性，则选择权重最高的关系属性所关联的边，然后执行步骤(2.6)；(2.6)判断权重最高的关系属性所关联的边所连接的节点是表示关系，还是表示实体，若表示关系，则在所述查询图中相应节点插入一条边；若表示实体，则执行步骤(2.7)；(2.7)将所述解析树中表示关系的边所连接的节点表示的实体插入到所述查询图中，并判断该插入的实体是否存在于所述实体集合中，若存在，则执行步骤(2.3)，若不存在，则执行步骤(2.8)；(2.8)将该插入的实体插入到所述实体集合中，返回执行步骤(2.3)。