基于知识图谱的人机问答方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及适用于人机问答的数据处理，特别涉及基于知识图谱的人机问答方法和系统。
【背景技术】
[0002]随着互联网应用的发展，很多企业、事业单位或政府职能部门已经将人机问答系统引入其网站或APP中，以辅助或代替通过人工来回复用户的咨询。
[0003]现有的人机问答系统多是通过提取用户的问题中的关键词作为知识点，并在数据库内部进行一对一的实体映射来找出知识点的对应项，然后将对应项作为答案反馈给用户。现有的人机问答系统对知识点仅建立了一对一的关系映射网，知识点与知识点之间的联系十分薄弱，无法进行知识的推理，因此其反馈给用户的答案往往并不准确，甚至缺乏针对性，所答非所问。
【发明内容】
[0004]鉴于上述，本发明将基于知识图谱的知识推理引入人机问答，以能够更好地进行知识的梳理和建立，进而使得机器理解复杂的知识表示，从而能够有针对性地准确回答用户提出的问题。
[0005]根据本发明的一个方面，提供了一种基于知识图谱的人机问答方法，包括:接收用户输入的语句并且对所述语句进行分词；对通过所述分词所得到的词进行实体抽取；利用知识图谱对通过所述实体抽取所得到的实体信息进行知识推理；以及根据所述知识推理的结果对所述用户输入的语句给出反馈。
[0006]根据本发明的实施例所述的人机问答方法，优选地，在所述分词的步骤中，通过分词算法对用户输入的语句进行切割，保留属于关系特征词的停用词，并且去除其余的停用词以及冗余信息。
[0007]根据本发明的实施例所述的人机问答方法，优选地，在所述实体抽取的步骤中，利用所得到的词的实体属性对其进行标记，其中，所述实体属性包括所述词的词性、所述词的字典释义、或所述词所对应的产品分类。
[0008]根据本发明的实施例所述的人机问答方法，优选地，所述知识图谱包括知识点以及知识点之间的关系。
[0009]根据本发明的实施例所述的人机问答方法，优选地，当包括一条实体信息时，在所述知识推理的步骤中，在所述知识图谱中查找对应于所述实体信息的知识点；在获得所述知识点之后，结束所述推理的步骤，并给出与所述知识点所对应的内容信息以及所述知识点在所述知识图谱中的位置信息；以及当遍历所述知识图谱而没有找到所述知识点时，结束所述推理的步骤，并给出无相应结果的反馈。
[0010]根据本发明的实施例所述的人机问答方法，优选地，当包括多条实体信息时，在所述知识推理的步骤中，a)在所述知识图谱中查找对应于所述实体信息中的一个的第一知识点；b)通过所述第一知识点的出度点，利用所述第一知识点与对应于所述实体信息中的另一个的第二知识点之间的关系，在所述知识图谱中查找所述第二知识点；C)重复上述b步骤，直到对于对应于所述实体信息中的全部的知识点已完成查找，结束所述推理的步骤，并给出与所述知识点所对应的内容信息；以及d)重复上述b步骤，当遍历所述知识图谱而没有找到要查找的知识点时，结束所述推理的步骤，并给出无相应结果的反馈。
[0011]根据本发明的另一个方面，还提供了一种执行基于知识图谱的人机问答系统，所述系统包括:分词模块，用于对用户输入的语句进行分词；实体抽取模块，用于对通过所述分词所得到的词进行实体抽取；知识图谱模块，用于存储知识点以及知识点之间的关系；知识推理模块，用于利用所述知识图谱对通过所述实体抽取所得到的实体信息进行知识推理；以及输出模块，用于根据所述知识推理的结果对所述用户输入的语句给出反馈。
[0012]根据本发明的实施例所述的人机问答系统，优选地，所述分词模块通过分词算法对用户输入的语句进行切割，保留属于关系特征词的停用词，并且去除其余的停用词以及冗余?目息。
[0013]根据本发明的实施例所述的人机问答系统，优选地，所述实体抽取模块利用所得到的词的实体属性对其进行标记，其中，所述实体属性包括所述词的词性、所述词的字典释义、或所述词所对应的产品分类。
[0014]根据本发明的实施例所述的人机问答系统，优选地，所述知识图谱模块通过为每个所述知识点设置独立的入度点和出度点，根据相同的入度点和出度点建立所述知识点之间的分级的知识关系，在所述知识点之间建立知识无向图，来存储知识点以及知识点之间的关系。
[0015]根据本发明的实施例所述的人机问答系统，优选地，当包括一条实体信息时，所述知识推理模块当通过在所述知识图谱中查找而获得对应于所述实体信息的知识点时，给出与所述知识点所对应的内容信息以及所述知识点在所述知识图谱中的位置信息；以及当遍历所述知识图谱而没有找到所述知识点时，给出无相应结果的反馈。
[0016]根据本发明的实施例所述的人机问答系统，优选地，当包括多条实体信息时，所述知识推理模块在所述知识图谱中查找对应于所述实体信息中的一个的第一知识点；通过所述第一知识点的出度点，利用所述第一知识点与对应于所述实体信息中的另一个的第二知识点之间的关系，在所述知识图谱中查找所述第二知识点；当重复上述步骤，直到对于对应于所述实体信息中的全部的知识点已完成查找时，给出与所述知识点所对应的内容信息；以及当遍历所述知识图谱而没有找到要查找的知识点时，给出无相应结果的反馈。
[0017]根据本发明的另一个方面，提供了一种基于知识图谱的人机问答系统，所述系统包括:输入模块，用于接收用户输入的语句；分词模块，用于对用户输入的语句进行分词；实体抽取模块，用于对通过所述分词所得到的词进行实体抽取；知识图谱模块，用于存储知识点以及知识点之间的关系；知识推理模块，用于利用所述知识图谱对通过所述实体抽取所得到的实体信息进行知识推理；以及输出模块，用于根据所述知识推理的结果对所述用户输入的语句给出反馈。
[0018]本发明通过在人机问答中引入了知识推理并结合数据处理，实现了对用户提出的问题的准确分析，而能够有针对性地回答用户所提出的问题，从而达到了提升用户满意度的效果。
【附图说明】
[0019]附图图示了本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。在附图中:
[0020]图1是根据本发明的基于知识图谱的人机问答方法的总体处理过程的示例图；
[0021]图2是根据本发明的基于知识图谱的人机问答方法的示例流程图；
[0022]图3是根据本发明的知识图谱的示例的关系图；
[0023]图4是根据本发明的基于知识图谱的人机问答系统的示例框图。
【具体实施方式】
[0024]下面结合附图对本申请优选的实现方式进行详细说明。
[0025]为了说明的便利，在此首先以“苹果手机和三星手机有什么不同”作为用户输入语句的示例。在现有的人机问答系统中，常用的方法是:首先提取上述语句中的关键词，“苹果手机/三星手机/不同”；引入同义近义词并生成相应检索式，“苹果手机and三星手机and(不同or区别or差异or null) ” ;然后检索已有的数据库。由此所给出的答案，往往只是包括了以上关键词以及其近义词的现有词条或文章，虽然这些词条或文章同时涉及了“苹果手机”和“三星手机”，或者也给出了两者的“不同”，但是并不能针对于用户的搜索主题“苹果手机”和“三星手机”给出具有针对性的功能上的比较，而是需要用户通过阅读词条或文章来寻