本技术涉及空间关系识别领域，特别是涉及一种顾及语境的空间关系自然语言语句转化方法及装置。
背景技术：
1、在人类的日常交流与活动中，空间关系描述占据着至关重要的地位，人们常采用自然语言描述空间位置和关系；但随着科技发展与大模型的涌现，人们对地理信息服务系统准确理解空间关系描述的需求日益迫切，为此产生了大量关于空间关系描述的研究，用于对自然语言问句进行理解和补充，将自然语言问句转化为更准确的机器理解语言。
2、当前空间关系描述研究中的空间关系定位表达模糊，在实际应用中难以实现准确、高效的地理目标定位。
技术实现思路
1、本技术的目的是提供一种顾及语境的空间关系自然语言语句转化方法及装置，可在考虑语境信息的前提下，将自然语言语句转化为机器可读且语义完整的空间关系描述语句，以解决当前空间关系描述研究中的空间关系定位表达模糊，在实际应用中难以实现准确、高效的地理目标定位的技术问题。
2、为实现上述目的，本技术提供了如下方案：
3、第一方面，本技术提供了一种顾及语境的空间关系自然语言语句转化方法，包括：
4、获取自然语言语句，识别所述自然语言语句中的空间要素，其中，所述自然语言语句用于描述至少一种空间关系；
5、确定与所述空间要素匹配的目标空间关系描述模式，将所述自然语言语句转化为采用所述目标空间关系描述模式的目标规范化结构语句；
6、在预构建的知识图谱中获取所述目标空间关系描述模式所需的语境信息，所述语境信息包括尺度语境信息、参照基准约束语境信息和方向路径约束语境信息；
7、将所述语境信息补充至所述目标规范化结构语句，生成语义完整的空间关系描述语句。
8、在一实施方式中，识别所述自然语言语句中的空间要素包括采用基于深度学习的序列标注模型识别自然语言语句中的空间要素，其中，所述基于深度学习的序列标注模型为bert-bilstm-crf模型，bert-bilstm-crf模型包括bert层、bilstm层和crf层。
9、在一实施方式中，采用基于深度学习的序列标注模型识别自然语言语句中的空间要素包括：
10、将自然语言语句输入bert层，得到自然语言语句中每个词汇的上下文相关的词向量表示；
11、将词向量表示输入bilstm层，输出词向量表示属于不同空间要素类别的概率，其中，所述bilstm层具有捕捉词汇之间前后依赖关系的双向结构；
12、将bilstm层的输出输入crf层，crf层根据预先定义的标签转移规则对bilstm的输出进行全局优化，得到最优的标注序列，所述最优的标注序列表示自然语言语句中每个词汇是否属于空间要素的识别结果。
13、在一实施方式中，确定与所述空间要素匹配的目标空间关系描述模式，将所述自然语言语句转化为采用所述目标空间关系描述模式的目标规范化结构语句之前，还包括：基于预设的空间词汇映射规则库将空间要素对应的自然语言空间词汇映射为标准化映射词，其中，所述自然语言空间词汇为自然语言语句中描述空间关系的词汇，所述预设的空间词汇映射规则库存储自然语言空间词汇与标准化映射词的对应关系，用于实现同一语义的自然语言空间词汇向唯一标准化映射词的转换。
14、在一实施方式中，确定与所述空间要素匹配的目标空间关系描述模式，将所述自然语言语句转化为采用所述目标空间关系描述模式的目标规范化结构语句包括：
15、将空间要素的标准化映射词的组合特征与目标空间关系描述模式进行比对，确定所述空间要素所属的目标空间关系描述模式的种类；
16、根据目标空间关系描述模式的种类将所述自然语言语句转化为采用所述目标空间关系描述模式的目标规范化结构语句。
17、在一实施方式中，目标空间关系描述模式的种类包括基础模式和组合模式，所述基础模式由至少两种空间要素的标准化映射词按空间逻辑规则组合形成，所述组合模式由至少两种基础模式嵌套组合或由基础模式与转向词组合形成。
18、在一实施方式中，所述空间要素包括参考地物、拓扑词、方位词和距离。
19、在一实施方式中，所述知识图谱的构建包括：
20、选取与空间关系表达高频相关的实体，所述实体包括公共管理与公共服务、名胜古迹设施、城市道路、房屋附属设施、公共服务设施以及省级、地级和县级行政区；
21、定义不同实体之间的实体关系，所述实体关系包括等同关系、属于关系、方位关系、连接关系、组成关系以及附属关系：
22、配置所述实体和所述实体关系的属性特征，所述属性特征包括实体名称以及用于描述方位关系的方向参数，方向参数包括东、南、西、北、东南、东北、西南、西北；
23、构建语义网络以形成知识图谱，所述语义网络的构建包括以实体作为语义节点，以实体关系作为节点间的连接边，将属性特征关联至对应节点或连接边上，形成包含实体、实体关系及属性特征的语义网络。
24、在一实施方式中，在预构建的知识图谱中获取所述目标空间关系描述模式所需的语境信息包括：
25、确定所述目标空间关系描述模式所需的目标语境信息，目标语境信息至少包括参照基准约束语境信息和方向路径约束语境信息中的一种；
26、确定目标语境信息与实体关系之间的对应关系，包括：
27、若目标语境信息为参照基准约束语境信息，对应的实体关系包括等同关系、属于关系、组成关系以及附属关系；
28、若目标语境信息为方向路径约束语境信息，对应的实体关系包括方位关系；
29、调用预构建的知识图谱，以空间要素中的参考地物为目标实体，以目标语境信息对应的实体关系为筛选条件，筛选知识图谱中与目标实体具有实体关系的关联实体；
30、提取目标实体、关联实体、目标实体与关联实体的实体关系以及实体关系的属性特征作为目标语境信息。
31、第二方面，本技术提供了一种顾及语境的空间关系自然语言语句转化装置，包括：
32、空间要素识别单元：用于获取自然语言语句，所述自然语言语句用于描述至少一种空间关系，识别所述自然语言语句中的空间要素；
33、模式匹配单元，用于确定与所述空间要素匹配的目标空间关系描述模式，将所述自然语言语句转化为采用所述目标空间关系描述模式的目标规范化结构语句；
34、语境信息获取单元，用于在预构建的知识图谱中获取所述目标空间关系描述模式所需的语境信息，所述语境信息包括尺度语境信息、参照基准约束语境信息和方向路径约束语境信息；
35、描述语句生成单元，用于将所述语境信息补充至所述目标规范化结构语句，生成语义完整的空间关系描述语句。
36、第三方面，本技术提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述中任一项所述的顾及语境的空间关系自然语言语句转化方法的步骤。
37、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的顾及语境的空间关系自然语言语句转化方法的步骤。
38、第五方面，本技术提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的顾及语境的空间关系自然语言语句转化方法的步骤。
39、根据本技术提供的具体实施例，本技术公开了以下技术效果：
40、本技术提供了一种顾及语境的空间关系自然语言语句转化方法及装置，通过识别自然语言语句中的空间要素，先将空间要素与空间关系描述模式进行匹配，然后将自然语言语句转化为规范化结构语句，实现自然语言语句向机器可读语句的规范化转化；通过预构建的知识图谱查询尺度语境信息、参照基准约束语境信息和方向路径约束语境信息，捕捉地理信息精准定位所需的空间尺度、参考地物以及方向、路径信息，最后将语境信息补充至规范化结构语句，从而生成语义完整的空间关系描述语句，实现空间关系描述的隐含语境的有效解析，解决了当前空间关系描述研究缺乏对空间关系语境信息挖掘的问题，有利于地理目标准确、高效地定位。