CN110007611A - 一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法。基于知识图谱，提取智能家居中的设备知识，进而采用语义分析技术进行隐式控制冲突的自动化检测；针对智能家居***中对设备的隐式控制冲突检测自动化程度不高的现状，通过从知识图谱中提取UsedFor，AtLocation和CapableOf等关系作为设备知识获取来源，预处理之后再通过作用域分析、环境影响和极性关系判断最终形成冲突矩阵实现对隐式控制冲突的自动检测；在隐式冲突检测方面本方法不但节省了人力，而且使检测的准确率大大提升。

Description

一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法
技术领域
本发明涉及一种智能家居设备之间的隐式冲突检测技术，尤其涉及一种基于知识图谱的隐式冲突检测方法。
背景技术
智能家居通过触摸感应***、无线遥控以及语音识别***被用户控制，给用户带来安全、舒适的环境，且家居内的设备可以相互通讯，并能根据预先设计的模式自发运行，真正达到了高效、便利的目的。但随着近年来技术的发展，智能家居中作动器品牌和数量越来越多，作动器之间的关系也愈发复杂，容易产生不可预知的控制冲突。而这些冲突可能会给家居环境带来不必要的麻烦甚至危险。因此，对作动器的控制冲突进行检测，成为了智能家居研究的一个重要方向。
当前，在智能家居冲突检测领域，冲突检测多针对多条规则以不同方式作用于同一作动器时发生的显式冲突。例如，当一条作动器规则要求开灯而同时另一条规则要求关灯，这会引起明显的冲突。但当多个作动器的两条或多条规则同时针对共享环境属性具有相反影响或影响相关物理变量时产生的隐式冲突，例如一条作动器规则命令要求打开窗户，而另一条规则要求开启空调，这会产生对温度影响的隐式冲突。
现有的方法通过人工配置设备描述文件，提供设备对环境变量的影响知识，***据此判断隐式冲突。但是这样的方法不但耗费人力，而且人工配置容易发生遗漏，影响了隐式冲突检测的准确性。
基于以上背景，本发明提出了一种基于知识图谱，提取智能家居中的设备知识，进而采用语义分析技术进行隐式控制冲突的自动化检测的方法，不但节省了人力，而且使检测的准确率大大提升。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法，该方法包括如下步骤：
(1)当新设备加入智能家居***时，通过知识图谱ConceptNet的接口获取该新设备的相关知识；
(2)对获取到的该新设备的相关知识去除冠词、代词和连接词，剩余单词进行词性还原并获取对应的Numberbatch词向量用于后续处理；
(3)有些设备的作用域仅局限在其内部，不会与其他设备发生隐式冲突，称为封闭容器，有些设备会影响其外部空间的环境，易与其他设备发生隐式冲突，称为非封闭容器，利用ConceptNet中的设备位置知识和功能知识判别设备的作用域类型；
(4)不同的设备可能影响不同的环境变量，首先将智能家居设备影响的环境变量分为10类：温度、湿度、通风、照明、娱乐、能源、水、气体、健康和安全，不同设备对相同环境变量产生作用时易产生隐式冲突，此外温度和通风之间、湿度和通风之间也会产生隐式冲突，因此需判断设备的环境变量标签；
(5)设备功能具有极性，通过判断不同功能之间是否存在一对极性词来判断两种功能是否冲突，极性关系利用WordNet的反义关系来进行判断，由于反义词存在一词多义的问题，在判断之前需通过WSD消歧技术对极性词的含义进行双向消歧；
(6)为了达到智能家居的实时性要求高的目标，采用矩阵来存储以上步骤输出的结果，也即冲突矩阵，通过判断设备功能之间是否存在冲突可以检测出设备之间是否存在隐式冲突，存在冲突时两种设备的关系记为-1，否则记为1。检测完成后，将设备的两两关系保存在矩阵中。
进一步地，所述步骤1从ConcetNet中获取的相关知识为：UsedFor关系及其SurfaceText、CapableOf关系和AtLocation关系。
进一步地，判断设备的作用域时，若不存在Things located at，则为非封闭容器；若Things located at和UsedFor中名词向量余弦大于0.5，则为封闭容器；若Location of和UsedFor中名词向量余弦值大于0.5，则为非封闭容器。
进一步地，判断环境变量标签的过程如下：将ConceptNet中获取到设备的功能描述记为S；从S中选取与设备功能紧密相关的动词、名词或形容词，词向量记为a；将环境变量的词向量记为l；计算a与l的余弦相似度。如果余弦相似度值大于阈值0.5，则将为设备标记相应的环境变量标签。
进一步地，利用WSD技术时需要进行双向消歧。
进一步地，所述双向消歧具体为：对于一对极性词a和b，首先用WSD工具找出a的确切语义并在b的反义词集中判断该语义是否存在，同样的还需找出b的语义并在a的反义词集中判断该语义是否存在。
本发明的有益效果是：可以全自动地检测智能家居***中存在的隐式冲突，减少了配置***的人力。同时从知识图谱引入的设备知识更加完备，相比人工配置的方法具有更准确的隐式冲突检测结果。
附图说明
图1是基于知识图谱的隐式冲突自动化检测方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，本发明提供一种隐式冲突的自动化检测方法，包括如下步骤：
(1)当新设备在智能家居***中注册时，通过知识图谱ConceptNet的接口获取该设备的UsedFor关系及其SurfaceText、CapableOf关系和AtLocation关系(包括Thingslocated at和Location of两类)；
(2)对获取到的设备知识去除冠词、代词和连接词，剩余单词进行词性还原并获取对应的Numberbatch词向量用于后续处理；
(3)有些设备的作用域仅局限在其内部，不会与其他设备发生隐式冲突，称为封闭容器，有些设备会影响其外部空间的环境，易与其他设备发生隐式冲突，称为非封闭容器，利用ConceptNet中的设备位置知识(AtLocation关系)和功能知识(UsedFor关系)判别设备的作用域类型：若不存在Things located at(也就是内部不包含任何物品)，则为非封闭容器；若Things located at和UsedFor中名词向量余弦大于0.5(说明设备内部包含的对象与设备功能作用的对象一致，作用在设备自身内部的一个密闭空间)，则为封闭容器；若Location of和UsedFor中名词向量余弦值大于0.5(说明该设备的作用对象与放置的空间都属于外部空间)，则为非封闭容器。
(4)不同的设备可能影响不同的环境变量，首先将智能家居设备影响的环境变量分为10类：温度、湿度、通风、照明、娱乐、能源、水、气体、健康和安全，不同设备对相同环境变量产生作用时易产生隐式冲突，此外温度和通风之间、湿度和通风之间也会产生隐式冲突，因此需判断设备的环境变量标签；
(5)设备功能(UsedFor关系)具有极性，通过判断不同功能之间是否存在一对极性词(如cool和warm)来判断两种功能是否冲突，极性关系利用WordNet的反义关系来进行判断，由于反义词存在一词多义的问题，在判断之前需通过WSD消歧技术对极性词的含义进行双向消歧。
(6)为了达到智能家居的实时性要求高的目标，采用矩阵来存储以上步骤输出的结果，也即冲突矩阵，通过判断设备功能之间是否存在冲突可以检测出设备之间是否存在隐式冲突，存在冲突时两种设备的关系记为-1，否则记为1。检测完成后，将设备的两两关系保存在矩阵中便于在智能家居***运行时快速找出冲突设备以提示用户。

Claims (6)

1.一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)当新设备加入智能家居***时，通过知识图谱ConceptNet的接口获取该新设备的相关知识。
(2)对获取到的该新设备的相关知识去除冠词、代词和连接词，剩余单词进行词性还原并获取对应的Numberbatch词向量。
(3)利用ConceptNet中的设备位置知识和功能知识判别该新设备的作用域类型为封闭容器或非封闭容器。
(4)判断设备的环境变量标签，所述环境变量标签包括：温度、湿度、通风、照明、娱乐、能源、水、气体、健康、安全；
(5)通过判断新设备的功能与智能家居***现有设备的功能之间是否存在一对极性词来判断两种功能是否冲突，极性关系利用WordNet的反义关系来进行判断，由于反义词存在一词多义的问题，在判断之前通过WSD消歧技术对极性词的含义进行双向消歧。
(6)采用冲突矩阵来存储步骤5输出的结果，通过判断设备功能之间是否存在冲突可以检测出设备之间是否存在隐式冲突，存在冲突时两种设备的关系记为-1，否则记为1。检测完成后，将智能家居***所有设备的两两关系保存在冲突矩阵中。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法，其特征在于：所述步骤1从ConcetNet中获取的相关知识为：UsedFor关系及其SurfaceText、CapableOf关系和AtLocation关系。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法，其特征在于：判断设备的作用域时：若不存在Things located at，则为非封闭容器；若Thingslocated at和UsedFor中名词向量余弦大于0.5，则为封闭容器；若Location of和UsedFor中名词向量余弦值大于0.5，则为非封闭容器。
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法，其特征在于：判断环境变量标签的过程如下：将ConceptNet中获取到设备的功能描述记为S；从S中选取与设备功能紧密相关的动词、名词或形容词，词向量记为a；将环境变量的词向量记为l；计算a与l的余弦相似度。如果余弦相似度值大于阈值0.5，则将为设备标记相应的环境变量标签。
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法，其特征在于：利用WSD技术时需要进行双向消歧。
6.根据权利要求5所述的一种基于知识图谱的智能家居隐式冲突检测方法，其特征在于：所述双向消歧具体为：对于一对极性词a和b，首先用WSD工具找出a的确切语义并在b的反义词集中判断该语义是否存在，同样的还需找出b的语义并在a的反义词集中判断该语义是否存在。
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