CN117313850A - 一种信息抽取及知识图谱构建***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了信息抽取及知识图谱构建***及方法，属于数据处理技术领域，要解决的技术问题为如何提高信息抽取的准确性以及完整性、以及如何高效准确的构建知识图谱。包括数据预处理模块，用于提供分词服务、词性标注服务以及句法分析服务；实体识别模块，用于提供实体特征提取服务、实体标签预测服务；事件提取模块，用于提供事件特征提取服务、事件模板匹配服务、事件分类和抽取服务、以及事件关系建模服务；知识图谱构建模块，用于提供数据模型定义服务、数据存储服务、数据更新导入服务以及可视化交互服务；知识表示及检索模块，用于提供知识表示服务、知识检服务、相似度计算服务以及推理扩展服务。

Description

一种信息抽取及知识图谱构建***及方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体地说是信息抽取及知识图谱构建***及方法。

背景技术

在自然语言处理领域，有许多基础技术和算法，如词性标注、句法分析、语义角色标注、实体识别、关系抽取和事件提取等，知识图谱构建涉及到知识表示、实体识别、关系抽取、图数据库等。

现有的拘束问题和缺点主要体现在方法受限和构建复杂性上，传统的自然语言处理方法可能受限于规则和模式匹配，难以处理语义和上下文的复杂性，导致提取的信息不够准确和完整。构建知识图谱需要进行实体识别、关系抽取和知识表示等复杂的任务，需要大量人力和时间成本，且结果的准确性和一致性有时难以保证。

如何提高信息抽取的准确性以及完整性、以及如何高效准确的构建知识图谱，是需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足，提供信息抽取及知识图谱构建***及方法，来解决如何提高信息抽取的准确性以及完整性、以及如何高效准确的构建知识图谱的技术问题。

第一方面，本发明一种信息抽取及知识图谱构建***，包括：

数据预处理模块，所述数据预处理模块用于提供分词服务、词性标注服务以及句法分析服务，所述分词服务用于将连续的文本序列切分为离散的词语或标记，所述词性标注服务用于为每个词语确定其词性或词类，所述句法分析服务用于确定句子中各个词语之间的语法关系，得到句法结构；

实体识别模块，所述实体识别模型用于提供实体特征提取服务、实体标签预测服务，所述实体特征提取服务用于学习实体的上下文信息和语义特征，并用于学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征，所述实体标签预测服务用于基于标签之间的依赖关系、学习实体的上下文特征来预测每个词的实体标签；

事件提取模块，所述事件提取模块用于提供事件特征提取服务、事件模板匹配服务、事件分类和抽取服务、以及事件关系建模服务，所述事件特征提取服务用于提取事件的关键特征，所述事件模板匹配服务用于基于预定义的事件模板识别和抽取特定类型的事件，所述事件分类和抽取服务用于通过学习已标注事件对事件进行分类和抽取，所述事件关系建模服务用于基于文本中的时间顺序、逻辑关系以及语义连接，构建事件之间的关系；

知识图谱构建模块，所述知识图谱构建模块用于提供数据模型定义服务、数据存储服务、数据更新导入服务以及可视化交互服务，所述数据模型定义服务用于基于图结构定义实体、关系和属性以及实体、关系和属性之间的组织关系，所述数据存储服务用于将图数据库作为知识图谱的存储引擎，所述数据更新导入服务用于提供数据更新导入接口，所述数据更新导入接口支持以全量或增量的方式更新知识图谱，所述可视化交互服务用于基于数据模型和图数据库、通过图形界面或可视化工具浏览和导航知识图谱；

知识表示及检索模块，所述知识表示和检索模块用于提供知识表示服务、知识检服务、相似度计算服务以及推理扩展服务，所述知识表示服务用于基于图表示学习技术对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，所述知识检索服务用于支持用户通过查询语言或API接口进行数据查询和数据过滤，以获取实体和关系，所述相似度计算服务用于基于实体之间的相似度或关系之间的相似度，匹配潜在关联相似的新知识；所述推理扩展服务用于分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

作为优选，所述数据预处理模块中配置有基于隐马尔可夫模型构建的分词模型，通过所述分词模型提供分词服务；

所述数据预处理模块中配置有基于最大熵模型构建的词性标注模型，通过所述词性标注模型提供词性标注服务；

所述数据预处理模块中配置有基于统计的成分句法分析器构建的句法分析模型，通过所述句法分析模型提供句法分析服务，所述句法分析模型的工作模式为：将句子划分为多个词语，并分析词语结构和语法关系，得到句法结构。

作为优选，所述实体特征提取服务用于通过多特征学习实体的上下文信息和语义特征，实体特征包括词性、词形、上下文窗口内的词语、词袋模型；

所述实体特征提取模块中配置有基于循环神经网络和卷积神经网络构建的实体识别模型，通过所述实体识别模型学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征；

所述实体识别模块中配置有基于条件随机场模型构建的实体识别模型，通过所述实体识别模型提供实体标签预测服务。

作为优选，所述事件提取模块用于多特征提取事件的关键特征，事件的关键特征包括动词、名词短语、时间短语、词性，通过学习事件的关键特征识别事件中关键因素，关键因素包括动作、参与者、时间；

所述事件模板中描述有事件中的各个要素之间的关系；

所述事件提取模块中配置有基于循环神经网络的事件分类抽取模型，通过事件分类抽取模型提供事件分类和抽取服务。

作为优选，对于图结构的数据模型，实体作为图中的节点，关系作为图中的边，属性作为节点和边的属性。

作为优选，所述知识检索服务支持根据实体的属性、关系的类型、事件的时间作为条件进行查询，得到满足条件的实体和关系；

所述推理扩展服务用于通过逻辑推理或图算法分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

第二方面，本发明一种信息抽取及知识图谱构建方法，通过如第一方面任一项所述的信息抽取及知识图谱构建***进行信息抽取并构建知识图谱，所述方法包括如下步骤：

数据预处理：通过分词服务将连续的文本序列切分为离散的词语或标记，通过词性标注服务为每个词语确定其词性或词类，通过句法分析服务确定句子中各个词语之间的语法关系，得到句法结构；

实体识别：通过实体特征提取服务学习实体的上下文信息和语义特征，并学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征，基于标签之间的依赖关系、通过实体标签预测服务学习实体的上下文特征来预测每个词的实体标签；

事件提取：通过事件特征提取服务提取事件的关键特征，基于预定义的事件模板、通过事件模板匹配服务识别和抽取特定类型的事件，通过学习已标注事件、基于事件分类和抽取服务对事件进行分类和抽取，基于文本中的时间顺序、逻辑关系以及语义连接，通过事件关系建模服务构建事件之间的关系；

知识图谱构建：基于图结构、通过数据模型定义服务定义实体、关系和属性以及实体、关系和属性之间的组织关系，将图数据库作为知识图谱的存储引擎，为图数据库提供数据更新导入接口，数据更新导入接口支持以全量或增量的方式更新知识图谱，基于数据模型和图数据库、通过图形界面或可视化工具浏览和导航知识图谱；

知识表示及检索：基于图表示学习技术对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，通过知识检索服务支持用户通过查询语言或API接口进行数据查询和数据过滤，以获取实体和关系，基于实体之间的相似度或关系之间的相似度，匹配潜在关联相似的新知识；通过推理扩展服务分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

作为优选，对于数据预处理，通过基于隐马尔可夫模型构建的分词模型提供分词服务；

通过基于最大熵模型构建的词性标注模型提供词性标注服务；

通过基于统计的成分句法分析器构建的句法分析模型提供句法分析服务。

作为优选，对于实体提取，通过多特征学习实体的上下文信息和语义特征，实体特征包括词性、词形、上下文窗口内的词语、词袋模型；

通过基于循环神经网络和卷积神经网络构建的实体识别模型执行如下：学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征；

通过基于条件随机场模型构建的实体识别模型提供实体标签预测服务；

对于事件提取，基于多特征提取事件的关键特征，事件的关键特征包括动词、名词短语、时间短语、词性，通过学习事件的关键特征识别事件中关键因素，关键因素包括动作、参与者、时间；

所述事件模板中描述有事件中的各个要素之间的关系；

通过配置有基于循环神经网络的事件分类抽取模型提供事件分类和抽取服务。

作为优选，对于图结构的数据模型，实体作为图中的节点，关系作为图中的边，属性作为节点和边的属性；

对于知识表示及检索，根据实体的属性、关系的类型、事件的时间作为条件进行查询，通过知识检索服务得到满足条件的实体和关系；

通过逻辑推理或图算法分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

本发明的信息抽取及知识图谱构建***及方法具有以下优点：

1、自动化信息抽取：能够从大量文本中自动提取结构化的信息，相比传统的人工处理方法，该***可以大大提高信息抽取的效率和准确性，通过自动化信息抽取，可以快速从海量数据中获取有用的知识和信息；

2、知识图谱构建和表示：利用抽取的实体、关系和事件等信息构建知识图谱，将知识以图形结构进行表示，知识图谱可以更直观地展示实体之间的关联关系，帮助用户更好地理解和探索知识，通过建立结构化的知识图谱，可以将分散的信息整合到一个统一的框架中，提供全面而准确的知识表达；

3、知识检索和推理：用户可以进行高效的知识检索和推理，***提供了强大的查询功能，可以根据实体属性、关系类型、事件时间等条件进行复杂的检索操作，帮助用户快速获取所需的知识，同时，***支持基于知识图谱的推理，通过分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，发现新的知识和关联；

4、知识应用和智能服务：基于知识表示服务、知识检服务、相似度计算服务以及推理扩展服务，可以开发各种知识应用和智能服务，知识图谱可以为搜索引擎、推荐***、智能问答等提供丰富的知识基础，提升用户体验和服务质量，通过将知识图谱与其他人工智能技术结合，可以实现更智能化和个性化的知识服务。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

下面结合附图对本发明进一步说明。

图1为实施例2一种信息抽取及知识图谱构建方法的流程框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。

本发明实施例提供信息抽取及知识图谱构建***及方法，用于解决如何提高信息抽取的准确性以及完整性、以及如何高效准确的构建知识图谱的技术问题。

实施例1：

本发明一种信息抽取及知识图谱构建***，包括数据预处理模块、实体识别模块、事件提取模块、知识图谱构建模块、知识表示及检索模块。

数据预处理模块用于提供分词服务、词性标注服务以及句法分析服务，分词服务用于将连续的文本序列切分为离散的词语或标记，词性标注服务用于为每个词语确定其词性或词类，句法分析服务用于确定句子中各个词语之间的语法关系，得到句法结构。

本实施例中，数据预处理模块中配置有基于隐马尔可夫模型构建的分词模型，通过该分词模型提供分词服务；同时，配置有基于最大熵模型构建的词性标注模型，通过所述词性标注模型提供词性标注服务；同时，配置有基于统计的成分句法分析器构建的句法分析模型，通过句法分析模型提供句法分析服务，所述句法分析模型的工作模式为：将句子划分为多个词语，并分析词语结构和语法关系，得到句法结构。

对应的，本实施例中数据预处理模块可执行分词、词性标注以及句法分析操作。

分词是将连续的文本序列切分成离散的词语或标记的过程。本实施例中使用隐马尔可夫模型作为分词算法模型。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)是一种常用的统计模型，用于对序列数据进行建模和分析。该模型是由马尔可夫链和观测序列组成的。在隐马尔可夫模型中，有两个关键组成部分：隐含状态(Hidden State)：表示***内部未直接观测到的状态。每个隐藏状态都有一个关联的观测值。隐含状态可以是离散的，表示为符号或标签。观测序列(Observation Sequence)：表示我们能够直接观测到的数据序列。观测序列与隐藏状态之间存在一定的关联性。隐马尔可夫模型的核心假设是马尔可夫性质：当前状态的概率分布仅依赖于前一个状态，与更早的状态无关。这个假设被称为一阶马尔可夫性质。使用隐马尔可夫模型作为分词算法模型可以强化上下文依赖性并且弥补错误传递。隐马尔可夫模型考虑了上下文的信息，即当前词语的分词结果取决于其前面和后面的词语。这种上下文依赖性有助于解决一词多义和歧义的问题，提高了分词的准确性。由于中文词语没有明确的边界标记，错误的分词结果会对后续处理任务产生影响。隐马尔可夫模型在分词过程中考虑了全局上下文，可以减少错误的传递，提高整体分词的质量。

词性标注是为每个词语确定其词性或词类的过程。本实施例使用最大熵模型作为词性标注算法模型，最大熵模型(Maximum Entropy Model)是一种用于分类和预测的统计模型。它是基于信息论中的最大熵原理(Principle of Maximum Entropy)而提出的。最大熵模型在自然语言处理、机器学习和统计学等领域中得到广泛应用。最大熵模型的核心思想是在给定一些约束条件下，选择满足这些约束条件的概率分布中熵最大的模型作为最优模型。熵表示了一个概率分布的不确定性或混乱程度，最大熵原理认为在没有其他先验知识的情况下，应选择最不确定的模型，以保持模型的一致性和鲁棒性。最大熵模型可以根据不同的语言和应用场景选择适当的特征，并允许将多个特征组合起来进行建模。这种灵活性使得最大熵模型能够充分利用上下文信息、词汇信息和其他语言学特征，提高词性标注的准确性。词性标注任务中，每个词的标记通常依赖于其上下文中的其他词的标记。最大熵模型能够通过考虑全局的上下文信息来解决一词多义和歧义问题。它能够捕捉词性之间的转移概率，从而更准确地推断每个词的标记。最大熵模型具有较好的可解释性，可以提供每个特征在模型中的权重和贡献度。这使得模型的输出结果可以被解释和理解，便于调试和改进模型。

句法分析是确定句子中各个词语之间的语法关系的过程。本实施例使用基于统计的成分句法分析器作为句法分析模型，成分句法分析器能够对句子进行结构化的分析，将句子划分为词汇和短语，并确定它们之间的层次关系和依存关系。这种分析可以提供对句子的深层次理解，揭示句子的组成成分和它们之间的语法关系。基于统计的成分句法分析器使用概率模型和训练数据进行语法解析，通过学习和推断，确定最可能的句法结构。这样的分析可以帮助理解句子的语法规则和语义含义，从而支持自然语言理解和生成任务。成分句法分析器可以提供更丰富的上下文信息，用于改进语言模型的性能。通过揭示句子中的短语结构和依存关系，句法分析器可以提供更准确的上下文表示，用于语言模型的生成和预测。

实体识别模型用于提供实体特征提取服务、实体标签预测服务，所述实体特征提取服务用于学习实体的上下文信息和语义特征，并用于学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征，所述实体标签预测服务用于基于标签之间的依赖关系、学习实体的上下文特征来预测每个词的实体标签。

本实施例中，实体特征提取服务用于通过多特征学习实体的上下文信息和语义特征，实体特征包括词性、词形、上下文窗口内的词语、词袋模型；同时，实体特征提取模块中配置有基于循环神经网络和卷积神经网络构建的实体识别模型，通过所述实体识别模型学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征；同时，实体识别模块中配置有基于条件随机场模型构建的实体识别模型，通过所述实体识别模型提供实体标签预测服务。

对应的，该实体特征提取模块可提供特征提取、实体标签预测等操作。

在实体识别中，特征提取是一个关键步骤，一方面，本实施例使用了多种特征来捕捉实体的上下文信息和语义特征，这些特征包括词性、词形、上下文窗口内的词语、词袋模型等，通过综合利用这些特征，可以提高实体识别的准确性和鲁棒性；另一方面，为了进一步提升实体识别的性能，本实施例引入了深度学习模型中的循环神经网络(RecurrentNeural Networks，RNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)，通过上述模型构建实体识别模型可以学习到文本序列中的长期依赖关系和局部特征，通过端到端的训练来进行实体识别。

对于实体标签预测，本实施例采用了经典的条件随机场(Conditional RandomFields，CRF)模型作为实体标签预测模型，CRF模型能够考虑到标签之间的相互依赖关系，通过学习上下文特征来预测每个词的实体标签，CRF模型在实体识别任务中被广泛应用，具有较好的性能。

事件提取模块用于提供事件特征提取服务、事件模板匹配服务、事件分类和抽取服务、以及事件关系建模服务，事件特征提取服务用于提取事件的关键特征，事件模板匹配服务用于基于预定义的事件模板识别和抽取特定类型的事件，事件分类和抽取服务用于通过学习已标注事件对事件进行分类和抽取，事件关系建模服务用于基于文本中的时间顺序、逻辑关系以及语义连接，构建事件之间的关系。

本实施例中，事件提取模块用于多特征提取事件的关键特征，事件的关键特征包括动词、名词短语、时间短语、词性，通过学习事件的关键特征识别事件中关键因素，关键因素包括动作、参与者、时间。事件模板中描述有事件中的各个要素之间的关系。同时，事件提取模块中配置有基于循环神经网络的事件分类抽取模型，通过事件分类抽取模型提供事件分类和抽取服务。

对应的，事件提取模块可执行事件特征提取、事件模板匹配、事件分类和抽取以及事件关系建模等操作。

对于事件特征提取，本实施例采用多种特征来捕捉事件的关键特征，包括动词、名词短语、时间短语、词性等。通过提取这些特征，可以识别事件中的动作、参与者、时间等关键要素，从而实现事件的精准提取。

对于事件目标匹配，本实施例采用了事件模板匹配的方法来识别和抽取特定类型的事件。事件模板是预先定义的模式或规则，描述了事件中的各个要素之间的关系。通过将文本与事件模板进行匹配，可以识别出特定类型的事件及其相关信息。

对于事件分类及抽取，本实施例引入了循环神经网络(RNN)模型，基于循环神经网络(RNN)模型构建事件分类抽取模型，来进一步提升事件提取的准确性。通过学习大量已标注数据、基于事件分类抽取模型实现对事件的自动分类和抽取。

除了识别和抽取单个事件，本实施例还能够建模事件之间的关系。通过分析文本中的时间顺序、逻辑关系和语义连接，构建事件之间的关系网络，进一步丰富知识图谱中的事件信息。

知识图谱构建模块用于提供数据模型定义服务、数据存储服务、数据更新导入服务以及可视化交互服务，数据模型定义服务用于基于图结构定义实体、关系和属性以及实体、关系和属性之间的组织关系，数据存储服务用于将图数据库作为知识图谱的存储引擎，数据更新导入服务用于提供数据更新导入接口，数据更新导入接口支持以全量或增量的方式更新知识图谱，可视化交互服务用于基于数据模型和图数据库、通过图形界面或可视化工具浏览和导航知识图谱。

其中，本实施例中对于图结构的数据模型，实体作为图中的节点，关系作为图中的边，属性作为节点和边的属性。

对应的，本实施例知识图谱构建模块可提供数据模型设计、数据存储、数据导入和更新、可视化和交互等操作。

设计知识图谱的数据模型，包括实体、关系和属性等的定义和组织方式。本实施例采用图结构作为数据模型，其中实体作为图中的节点，关系作为图中的边，属性作为节点和边的属性。通过定义合适的实体类型、关系类型和属性类型，可以建立起丰富而灵活的知识图谱数据模型。

数据存储：本实施例采用图数据库作为知识图谱的存储引擎。图数据库是一种专门用于存储和查询图数据的数据库***，它可以高效地存储大规模的节点和边，并提供灵活的查询和导航功能。图数据库的存储模型和索引机制可以有效支持知识图谱的查询和分析操作。

数据导入和更新：知识图谱需要定期更新和维护，以保持其内容的准确性和实时性。本实施例提供了图书库的数据导入和更新，可以将新的数据源集成到知识图谱中，并进行增量更新和同步，从而可以保证知识图谱的持续演化和更新。

可视化和交互：为了更好地展示和利用知识图谱的内容，本实施例基于知识图谱以及图数据库提供可视化和交互功能，用户可以通过图形界面或可视化工具来浏览和导航知识图谱，以便更直观地理解和探索知识的关联关系。

知识表示和检索模块用于提供知识表示服务、知识检服务、相似度计算服务以及推理扩展服务，知知识表示和检索模块识表示服务用于基于图表示学习技术对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，知识检索服务用于支持用户通过查询语言或API接口进行数据查询和数据过滤，以获取实体和关系，相似度计算服务用于基于实体之间的相似度或关系之间的相似度，匹配潜在关联相似的新知识；推理扩展服务用于分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

本实施例中知识检索服务支持根据实体的属性、关系的类型、事件的时间作为条件进行查询，得到满足条件的实体和关系。推理扩展服务用于通过逻辑推理或图算法分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

对应的，本实施例中知识表示和检索模块可提供知识表示、知识检索、相似度计算以及推理和扩展等操作。

知识表示：本实施例采用了图表示学习技术来将知识图谱中的实体和关系进行向量化表示。图表示学习是一种将图中节点和边映射到低维向量空间的技术，通过学习节点和边的表示向量，可以捕捉它们之间的语义关联。通过将实体和关系映射到连续向量空间，可以进行更加高效和灵活的知识推理和分析。

知识检索：本实施例中，用户可以使用查询语言或API接口进行复杂的查询和过滤操作。用户可以根据实体的属性、关系的类型、事件的时间等条件来进行查询，并获取满足条件的实体和关系。知识检索可以帮助用户快速找到相关的知识，支持知识推理和分析的需求。

相似度计算：本实施例的知识表示和知识检索还提供了有相似度计算。通过计算实体之间的相似度或关系之间的相关度，可以发现潜在的关联和相似的知识。相似度计算基于向量空间模型、图匹配算法，帮助用户发现新的知识和关联。

推理和扩展：本实施例的知识表示和知识检索支持基于知识图谱的推理和扩展。通过分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，可以进行推理操作，发现新的实体和关系。推理可以通过逻辑推理、图算法等方法实现，帮助用户从知识图谱中挖掘更多的隐含知识和关联。

本实施例的***通过将自然语言处理算法应用于信息抽取与知识图谱构建过程中，实现了对大量文本数据的自动化处理和知识表示。这样的***能够提高信息抽取的准确性和效率，并构建具有一致性和可扩展性的知识图谱，为知识的表示、检索和应用提供有效的支持。同时，通过实时处理和可扩展性的考虑，该技术方案能够适应不断增长的数据量和实时应用的需求。

实施例2：

本发明一种信息抽取及知识图谱构建方法，通过实施例1公开的***进行信息抽取并构建知识图谱。该方法包括数据预处理、实体识别、事件提取、知识图谱构建、知识表示和搜索等步骤。

数据预处理：通过分词服务将连续的文本序列切分为离散的词语或标记，通过词性标注服务为每个词语确定其词性或词类，通过句法分析服务确定句子中各个词语之间的语法关系，得到句法结构。

本实施例中，对于数据预处理，通过基于隐马尔可夫模型构建的分词模型提供分词服务；通过基于最大熵模型构建的词性标注模型提供词性标注服务；通过基于统计的成分句法分析器构建的句法分析模型提供句法分析服务。

作为具体数据预处理的具体实施，包括分词、词性标注以及句法分析等操作。

分词是将连续的文本序列切分成离散的词语或标记的过程。本实施例中使用隐马尔可夫模型作为分词算法模型。

词性标注是为每个词语确定其词性或词类的过程。本实施例使用最大熵模型作为词性标注算法模型，最大熵模型可以根据不同的语言和应用场景选择适当的特征，并允许将多个特征组合起来进行建模。这种灵活性使得最大熵模型能够充分利用上下文信息、词汇信息和其他语言学特征，提高词性标注的准确性。词性标注任务中，每个词的标记通常依赖于其上下文中的其他词的标记。最大熵模型能够通过考虑全局的上下文信息来解决一词多义和歧义问题。它能够捕捉词性之间的转移概率，从而更准确地推断每个词的标记。最大熵模型具有较好的可解释性，可以提供每个特征在模型中的权重和贡献度。这使得模型的输出结果可以被解释和理解，便于调试和改进模型。

句法分析是确定句子中各个词语之间的语法关系的过程。本实施例使用基于统计的成分句法分析器作为句法分析模型，成分句法分析器能够对句子进行结构化的分析，将句子划分为词汇和短语，并确定它们之间的层次关系和依存关系。成分句法分析器可以提供更丰富的上下文信息，用于改进语言模型的性能。通过揭示句子中的短语结构和依存关系，句法分析器可以提供更准确的上下文表示，用于语言模型的生成和预测。

实体识别：通过实体特征提取服务学习实体的上下文信息和语义特征，并学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征，基于标签之间的依赖关系、通过实体标签预测服务学习实体的上下文特征来预测每个词的实体标签。

本实施例中，对于实体特征提取，通过多特征学习实体的上下文信息和语义特征，实体特征包括词性、词形、上下文窗口内的词语、词袋模型；通过基于循环神经网络和卷积神经网络构建的实体识别模型执行如下：学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征；通过基于条件随机场模型构建的实体识别模型提供实体标签预测服务。

作为实体识别的具体实施，包括特征提取以及实体标签预测等操作。

在实体识别中，特征提取是一个关键步骤，一方面，本实施例使用了多种特征来捕捉实体的上下文信息和语义特征，这些特征包括词性、词形、上下文窗口内的词语、词袋模型等，通过综合利用这些特征，可以提高实体识别的准确性和鲁棒性；另一方面，为了进一步提升实体识别的性能，本实施例引入了深度学习模型中的循环神经网络(RecurrentNeural Networks，RNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)，通过上述模型构建实体识别模型可以学习到文本序列中的长期依赖关系和局部特征，通过端到端的训练来进行实体识别。

对于实体标签预测，本实施例采用了经典的条件随机场(Conditional RandomFields，CRF)模型作为实体标签预测模型，CRF模型能够考虑到标签之间的相互依赖关系，通过学习上下文特征来预测每个词的实体标签，CRF模型在实体识别任务中被广泛应用，具有较好的性能。

事件提取：通过事件特征提取服务提取事件的关键特征，基于预定义的事件模板、通过事件模板匹配服务识别和抽取特定类型的事件，通过学习已标注事件、基于事件分类和抽取服务对事件进行分类和抽取，基于文本中的时间顺序、逻辑关系以及语义连接，通过事件关系建模服务构建事件之间的关系。

本实施例中，对于事件提取，基于多特征提取事件的关键特征，事件的关键特征包括动词、名词短语、时间短语、词性，通过学习事件的关键特征识别事件中关键因素，关键因素包括动作、参与者、时间。事件模板中描述有事件中的各个要素之间的关系；本实施例通过配置有基于循环神经网络的事件分类抽取模型提供事件分类和抽取服务。

作为事件提取的具体实施，包括事件特征提取、事件模板匹配、事件分类和抽取以及事件关系建模等操作。

对于事件特征提取，本实施例采用多种特征来捕捉事件的关键特征，包括动词、名词短语、时间短语、词性等。通过提取这些特征，可以识别事件中的动作、参与者、时间等关键要素，从而实现事件的精准提取。

对于事件目标匹配，本实施例采用了事件模板匹配的方法来识别和抽取特定类型的事件。事件模板是预先定义的模式或规则，描述了事件中的各个要素之间的关系。通过将文本与事件模板进行匹配，可以识别出特定类型的事件及其相关信息。

对于事件分类及抽取，本实施例引入了循环神经网络(RNN)模型，基于循环神经网络(RNN)模型构建事件分类抽取模型，来进一步提升事件提取的准确性。通过学习大量已标注数据、基于事件分类抽取模型实现对事件的自动分类和抽取。

对于建模事件之间的关系，通过分析文本中的时间顺序、逻辑关系和语义连接，构建事件之间的关系网络，进一步丰富知识图谱中的事件信息。

知识图谱构建：基于图结构、通过数据模型定义服务定义实体、关系和属性以及实体、关系和属性之间的组织关系，将图数据库作为知识图谱的存储引擎，为图数据库提供数据更新导入接口，数据更新导入接口支持以全量或增量的方式更新知识图谱，基于数据模型和图数据库、通过图形界面或可视化工具浏览和导航知识图谱。

本实施例中，对于图结构的数据模型，实体作为图中的节点，关系作为图中的边，属性作为节点和边的属性。

作为知识图谱构建的具体实施，包括数据模型设计、数据存储、数据导入和更新、可视化和交互等操作。

设计知识图谱的数据模型，包括实体、关系和属性等的定义和组织方式。本实施例采用图结构作为数据模型，其中实体作为图中的节点，关系作为图中的边，属性作为节点和边的属性。通过定义合适的实体类型、关系类型和属性类型，可以建立起丰富而灵活的知识图谱数据模型。

数据存储：本实施例采用图数据库作为知识图谱的存储引擎。图数据库是一种专门用于存储和查询图数据的数据库***，它可以高效地存储大规模的节点和边，并提供灵活的查询和导航功能。图数据库的存储模型和索引机制可以有效支持知识图谱的查询和分析操作。

数据导入和更新：知识图谱需要定期更新和维护，以保持其内容的准确性和实时性。本实施例提供了图书库的数据导入和更新，可以将新的数据源集成到知识图谱中，并进行增量更新和同步，从而可以保证知识图谱的持续演化和更新。

可视化和交互：为了更好地展示和利用知识图谱的内容，本实施例基于知识图谱以及图数据库提供可视化和交互功能，用户可以通过图形界面或可视化工具来浏览和导航知识图谱，以便更直观地理解和探索知识的关联关系。

知识表示及检索：基于图表示学习技术对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，通过知识检索服务支持用户通过查询语言或API接口进行数据查询和数据过滤，以获取实体和关系，基于实体之间的相似度或关系之间的相似度，匹配潜在关联相似的新知识；通过推理扩展服务分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

本实施例中，对于知识表示及检索，根据实体的属性、关系的类型、事件的时间作为条件进行查询，通过知识检索服务得到满足条件的实体和关系；通过逻辑推理或图算法分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

作为知识表示和检索的具体实施，包括知识表示、知识检索、相似度计算以及推理和扩展等操作。

知识表示：本实施例采用了图表示学习技术来将知识图谱中的实体和关系进行向量化表示。图表示学习是一种将图中节点和边映射到低维向量空间的技术，通过学习节点和边的表示向量，可以捕捉它们之间的语义关联。通过将实体和关系映射到连续向量空间，可以进行更加高效和灵活的知识推理和分析。

知识检索：本实施例中，用户可以使用查询语言或API接口进行复杂的查询和过滤操作。用户可以根据实体的属性、关系的类型、事件的时间等条件来进行查询，并获取满足条件的实体和关系。知识检索可以帮助用户快速找到相关的知识，支持知识推理和分析的需求。

相似度计算：本实施例的知识表示和知识检索还提供了有相似度计算。通过计算实体之间的相似度或关系之间的相关度，可以发现潜在的关联和相似的知识。相似度计算基于向量空间模型、图匹配算法，帮助用户发现新的知识和关联。

推理和扩展：本实施例的知识表示和知识检索支持基于知识图谱的推理和扩展。通过分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，可以进行推理操作，发现新的实体和关系。推理可以通过逻辑推理、图算法等方法实现，帮助用户从知识图谱中挖掘更多的隐含知识和关联。

上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种信息抽取及知识图谱构建***，其特征在于，包括：

数据预处理模块，所述数据预处理模块用于提供分词服务、词性标注服务以及句法分析服务，所述分词服务用于将连续的文本序列切分为离散的词语或标记，所述词性标注服务用于为每个词语确定其词性或词类，所述句法分析服务用于确定句子中各个词语之间的语法关系，得到句法结构；

实体识别模块，所述实体识别模型用于提供实体特征提取服务、实体标签预测服务，所述实体特征提取服务用于学习实体的上下文信息和语义特征，并用于学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征，所述实体标签预测服务用于基于标签之间的依赖关系、学习实体的上下文特征来预测每个词的实体标签；

事件提取模块，所述事件提取模块用于提供事件特征提取服务、事件模板匹配服务、事件分类和抽取服务、以及事件关系建模服务，所述事件特征提取服务用于提取事件的关键特征，所述事件模板匹配服务用于基于预定义的事件模板识别和抽取特定类型的事件，所述事件分类和抽取服务用于通过学习已标注事件对事件进行分类和抽取，所述事件关系建模服务用于基于文本中的时间顺序、逻辑关系以及语义连接，构建事件之间的关系；

知识图谱构建模块，所述知识图谱构建模块用于提供数据模型定义服务、数据存储服务、数据更新导入服务以及可视化交互服务，所述数据模型定义服务用于基于图结构定义实体、关系和属性以及实体、关系和属性之间的组织关系，所述数据存储服务用于将图数据库作为知识图谱的存储引擎，所述数据更新导入服务用于提供数据更新导入接口，所述数据更新导入接口支持以全量或增量的方式更新知识图谱，所述可视化交互服务用于基于数据模型和图数据库、通过图形界面或可视化工具浏览和导航知识图谱；

知识表示及检索模块，所述知识表示和检索模块用于提供知识表示服务、知识检服务、相似度计算服务以及推理扩展服务，所述知识表示服务用于基于图表示学习技术对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，所述知识检索服务用于支持用户通过查询语言或API接口进行数据查询和数据过滤，以获取实体和关系，所述相似度计算服务用于基于实体之间的相似度或关系之间的相似度，匹配潜在关联相似的新知识；所述推理扩展服务用于分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

2.根据权利要求1所述的一种信息抽取及知识图谱构建***，其特征在于，所述数据预处理模块中配置有基于隐马尔可夫模型构建的分词模型，通过所述分词模型提供分词服务；

所述数据预处理模块中配置有基于最大熵模型构建的词性标注模型，通过所述词性标注模型提供词性标注服务；

所述数据预处理模块中配置有基于统计的成分句法分析器构建的句法分析模型，通过所述句法分析模型提供句法分析服务，所述句法分析模型的工作模式为：将句子划分为多个词语，并分析词语结构和语法关系，得到句法结构。

3.根据权利要求1所述的一种信息抽取及知识图谱构建***，其特征在于，所述实体特征提取服务用于通过多特征学习实体的上下文信息和语义特征，实体特征包括词性、词形、上下文窗口内的词语、词袋模型；

所述实体特征提取模块中配置有基于循环神经网络和卷积神经网络构建的实体识别模型，通过所述实体识别模型学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征；

所述实体识别模块中配置有基于条件随机场模型构建的实体识别模型，通过所述实体识别模型提供实体标签预测服务。

4.根据权利要求1所述的一种信息抽取及知识图谱构建***，其特征在于，所述事件提取模块用于多特征提取事件的关键特征，事件的关键特征包括动词、名词短语、时间短语、词性，通过学习事件的关键特征识别事件中关键因素，关键因素包括动作、参与者、时间；

所述事件模板中描述有事件中的各个要素之间的关系；

所述事件提取模块中配置有基于循环神经网络的事件分类抽取模型，通过事件分类抽取模型提供事件分类和抽取服务。

5.根据权利要求1所述的信息抽取及知识图谱构建***，其特征在于，对于图结构的数据模型，实体作为图中的节点，关系作为图中的边，属性作为节点和边的属性。

6.根据权利要求1所述的信息抽取及知识图谱构建***，其特征在于，所述知识检索服务支持根据实体的属性、关系的类型、事件的时间作为条件进行查询，得到满足条件的实体和关系；

所述推理扩展服务用于通过逻辑推理或图算法分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

7.一种信息抽取及知识图谱构建方法，其特征在于，通过如权利要求1-6任一项所述的信息抽取及知识图谱构建***进行信息抽取并构建知识图谱，所述方法包括如下步骤：

数据预处理：通过分词服务将连续的文本序列切分为离散的词语或标记，通过词性标注服务为每个词语确定其词性或词类，通过句法分析服务确定句子中各个词语之间的语法关系，得到句法结构；

实体识别：通过实体特征提取服务学习实体的上下文信息和语义特征，并学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征，基于标签之间的依赖关系、通过实体标签预测服务学习实体的上下文特征来预测每个词的实体标签；

事件提取：通过事件特征提取服务提取事件的关键特征，基于预定义的事件模板、通过事件模板匹配服务识别和抽取特定类型的事件，通过学习已标注事件、基于事件分类和抽取服务对事件进行分类和抽取，基于文本中的时间顺序、逻辑关系以及语义连接，通过事件关系建模服务构建事件之间的关系；

知识图谱构建：基于图结构、通过数据模型定义服务定义实体、关系和属性以及实体、关系和属性之间的组织关系，将图数据库作为知识图谱的存储引擎，为图数据库提供数据更新导入接口，数据更新导入接口支持以全量或增量的方式更新知识图谱，基于数据模型和图数据库、通过图形界面或可视化工具浏览和导航知识图谱；

知识表示及检索：基于图表示学习技术对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，通过知识检索服务支持用户通过查询语言或API接口进行数据查询和数据过滤，以获取实体和关系，基于实体之间的相似度或关系之间的相似度，匹配潜在关联相似的新知识；通过推理扩展服务分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。

8.根据权利要求7所述的信息抽取及知识图谱构建方法，其特征在于，对于数据预处理，通过基于隐马尔可夫模型构建的分词模型提供分词服务；

通过基于最大熵模型构建的词性标注模型提供词性标注服务；

通过基于统计的成分句法分析器构建的句法分析模型提供句法分析服务。

9.根据权利要求7所述的信息抽取及知识图谱构建方法，其特征在于，对于实体提取，通过多特征学习实体的上下文信息和语义特征，实体特征包括词性、词形、上下文窗口内的词语、词袋模型；

通过基于循环神经网络和卷积神经网络构建的实体识别模型执行如下：学习文本序列中的长期依赖关系和局部特征，得到实体的特征；

通过基于条件随机场模型构建的实体识别模型提供实体标签预测服务；

对于事件提取，基于多特征提取事件的关键特征，事件的关键特征包括动词、名词短语、时间短语、词性，通过学习事件的关键特征识别事件中关键因素，关键因素包括动作、参与者、时间；

所述事件模板中描述有事件中的各个要素之间的关系；

通过配置有基于循环神经网络的事件分类抽取模型提供事件分类和抽取服务。

10.根据权利要求7所述的信息抽取及知识图谱构建方法，其特征在于，对于图结构的数据模型，实体作为图中的节点，关系作为图中的边，属性作为节点和边的属性；

对于知识表示及检索，根据实体的属性、关系的类型、事件的时间作为条件进行查询，通过知识检索服务得到满足条件的实体和关系；

通过逻辑推理或图算法分析实体和关系之间的逻辑关系和语义连接，从知识图谱中发现新的实体和关系。