一种信息抽取及知识图谱构建系统及方法与流程

本发明涉及数据处理，具体地说是信息抽取及知识图谱构建系统及方法。

背景技术：

1、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。

2、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。

3、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。

技术实现思路

1、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系统及方法，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。

2、第一方面，本发明一种信息抽取及知识图谱构建系统，包括：

3、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；

4、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；

5、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；

6、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；

7、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。

8、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；

9、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；

10、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。

11、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；

12、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；

13、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。

14、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；

15、所述事件模板中描述有事件中的各个要素之间的关系；

16、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。

17、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。

18、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；

19、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。

20、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系统进行信息抽取并构建知识图谱，所述方法包括如下步骤：

21、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；

22、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；

23、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；

24、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；

25、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。

26、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；

27、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；

28、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。

29、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；

30、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；

31、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；

32、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；

33、所述事件模板中描述有事件中的各个要素之间的关系；

34、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。

35、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；

36、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；

37、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。

38、本发明的信息抽取及知识图谱构建系统及方法具有以下优点：

39、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，该系统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；

40、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；

41、3、知识检索和推理：用户可以进行高效的知识检索和推理，系统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，系统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；

42、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、推荐系统、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。