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一种关于构建情报中技术知识演化图谱的方法 

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申请/专利权人:西南科技大学

摘要:本发明公开了一种关于构建情报中技术知识演化图谱的方法,包括:通过爬虫获取情报数据,并将其保存至MongoDB数据库中;对保存在MongoDB数据库中的情报数据进行处理;根据情报数据处理后得到的技术知识关键词组,进行文本同义词统一化处理;基于统一化处理后的技术知识关键词组,对情报数据进行演化关系抽取,得到技术知识演化三元组;将所有技术知识演化三元组构建成技术知识演化图谱。本发明对情报中的同义词有效归一,避免了不同字符的同义词对演化关系抽取的干扰,同时优化了知识图谱的关系结构;能够更直观更清晰得理解技术知识关键词的演化过程,更全面的掌握技术知识的历史发展结构。

主权项:1.一种关于构建情报中技术知识演化图谱的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:通过爬虫获取情报数据,并将其保存至MongoDB数据库中;步骤2:对保存在MongoDB数据库中的情报数据进行处理;步骤3:根据情报数据处理后得到的技术知识关键词组,进行文本同义词统一化处理;步骤4:基于统一化处理后的技术知识关键词组,对情报数据进行演化关系抽取,得到技术知识演化三元组;步骤5:将所有技术知识演化三元组构建成技术知识演化图谱;所述步骤2包括:步骤2-1:将保存在MongoDB数据库中的情报数据进行翻译和格式化处理,获取标题和对应的情报正文信息;步骤2-2:使用自然语言文本处理库对对步骤2-1中的情报正文内容经行分词、词性标注以及实体识别,再使用中文文本处理模型进行关键词提取得到技术知识关键词,并将技术知识关键词、标题、情报正文作为字段信息保存至情报数据库中,每个情报数据对应一组技术知识关键词、一个标题以及情报正文;其中,技术知识关键词包括领域术语、自然科学及科学技术名词、技术方法和科学技术性动词;所述步骤3包括:步骤3-1:运用莱文斯坦编辑距离算法,得到每个技术知识关键词组内之间的编辑距离,并使用线性函数对编辑距离进行归一化处理;步骤3-2:基于步骤3-1中技术知识关键词的编辑距离计算其相似度分数,然后根据预定义的相似度阈值,将相似度分数大于阈值的技术知识关键词视为同义关键词,并将同义关键词进行合并,以列表的形式重新储存至情报数据库的技术知识关键词字段中;所述步骤3-1包括:第一步:抽取情报数据库中每个情报数据的技术知识关键词组,采用递归方式计算技术知识关键词两两之间的莱文斯坦距离,即编辑距离;第二步,定义指示函数:当两个技术知识关键词a和b一致时,停止替换操作;当字符不同时,再进行一次替换操作;则指示函数I定义为:Iai≠bj;其中,ai表示a的第i个字符,bj表示b的第j个字符;第三步:用线性函数对编辑距离进行归一化处理,基于处理后的编辑距离计算技术知识关键词之间的相似度;利用标准的线性归一化处理公式,将原始数据进行等比例缩放;所述步骤3-2包括:第四步:根据预先的对比实验结果,调整相似度阈值t,t为0-1之间的值;计算技术知识关键词组中的两两之间的相似度得分,通过与预定义的相似度阈值比较,进行同义词识别,如果发现情报数据库的技术知识关键词组内存在同义词,将其合并成一个列表;所述步骤4包括:步骤4-1:分析情报数据中具有演化关系的语法结构,整理演化关系特征词集,构建演化关系模式集;步骤4-2:经过整理训练数据、组织人工标注、制定特征模板后,再利用条件随机场序列标注的方法对模型进行训练,得到演化关系分类模型;步骤4-3:抽取情报数据库中的情报正文,利用演化关系分类模型,逐句进行技术知识演化关系识别,从而实现对情报正文中具有演化关系的技术知识三元组的抽取;所述步骤4-1包括:对情报信息进行统计分析,整理情报正文语句中具有演化关系导向性的动词和名词,视为特征词,组合成特征词词典;使用自然语言文本处理库对步骤2-1中的情报正文进行分词、词性标注;然后构建演化关系模式集;演化关系模式中前实体和后实体均为情报中的技术知识关键词;停用词为与内容无关的连接词;特征词为特征词词典里的词;所述步骤4-2包括:利用CRF条件随机场的思想,将d1:N作为一个显性序列,h1:N作为一个隐性状态序列,构建条件概率模型Ph|d;条件概率模型Ph|d定义为: 其中,Zd为归一化因子也称区分函数,fnhi-1,hi,d,i为状态转移函数,gnhi,d,i为状态特征函数,n为正整数,λn为状态转移函数的权重,μn为状态特征函数的权重,i为当前观测位置,hi为当前位置的状态,hi-1为前一个位置的状态;利用词、词性、停用词、特征词作为模型的原子特征;再利用条件随机场序列标注的方法对训练集进行训练,得到目标分类模型;所述步骤4-3包括:利用目标分类模型,对情报正文进行技术知识演化关系识别,得到演化后的技术知识关键词,继而实现演化关系三元组的抽取。

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