一种领域知识图谱构建设备及其方法与流程

1.本发明属于数据分析技术领域，具体为一种领域知识图谱构建设备及其方法。


背景技术：

2.领域知识图谱构建技术主要基于深度学习的信息抽取、自顶向下的知识图谱构建，基于深度学习的信息抽取是基于深度学习的文本解析技术，首先对不同类型的海量数据进行预处理，自顶向下的知识图谱构建是以符号形式描述领域知识中的概念及相互关系，形成相互联结，构成网状的知识结构；
3.领域知识图谱构建设备是进行领域知识图谱构建的设备，领域知识图谱构建方法是至领域知识图谱构建是通过什么方式构建的；
4.目前的领域知识图谱构建指存在理论中，现实中的工作人员处理海量数据是，都是通过人工在计算机上进行时筛选，然后分类，工作量非常大，大大了数据分析的人工成本和处理时间。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于解决背景技术中的问题，提供一种领域知识图谱构建设备及其方法。
6.本发明采用的技术方案如下：
7.一种领域知识图谱构建设备及其方法，包括设备主体，所述设备主体的底面安装有支撑脚，所述设备主体的顶面一侧安装有转动轴，所述转动轴的顶部安装有转动屏幕，所述设备主体的顶面安装有控制键盘，所述设备主体的内部设有输入输出模块、cpu模块、电源模块、无线网络模块、数据模式模块、信息抽取模块、知识融合模块。
8.优选的，所述转动屏幕靠近设备主体的一侧固定连接有垫板，所述设备主体的顶面靠近垫板的位置安装有支撑垫。
9.优选的，所述设备主体的顶面靠近控制键盘的一侧位置安装有直控按钮，所述直控按钮的数量为四组，分别与电源模块、知识融合模块、信息抽取模块和数据模式模块电性连接，用于控制电源模块、知识融合模块、信息抽取模块和数据模式模块。
10.优选的，所述输入输出模块与控制键盘、转动屏幕电性连接。
11.优选的，所述垫板的底面固定连接有橡胶垫。
12.优选的，所述cpu模块与输入输出模块、信息抽取模块、知识融合模块无线网络模块、数据模式模块电性连接，控制输入输出模块、信息抽取模块、知识融合模块无线网络模块、数据模式模块，所述电源模块与cpu模块电性连接，用于控制cpu模块的启闭。
13.一种领域知识图谱构建方法，包括以下步骤：
14.数据模式模块：创建知识图谱的数据模式，将知识图谱按照不同领域进行分类，形成分类学层次结构；
15.信息抽取模块：从知识图谱创建的数据中提取实体、属性及实体间的关系，形成实
体的知识表示，对实体的数据进行抽取，抽取包括实体的描述、同义实体名和属性；
16.知识融合模块：在获取新的实体后，将指向同一实体的所有描述合并，筛分后，加入知识图谱；
17.冲突解决：将抽取的实体进行数据源可靠性和支撑因素权重筛选检测后，查出信息抽取阶段产生的模式层、数据层冲突。
18.优选的，所述信息抽取模块中抽取的实体分为限定域和开放域两种类型。
19.优选的，所述限定域的实体关系抽取使用实体、实体间的上下文作为输入，采用卷积神经网络模型。
20.优选的，所述开放域使用过端到端的神经网络模型进行抽取。
21.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
22.1、本发明中，设置的直控按钮可以直接控制知识融合模块、信息抽取模块和数据模式模块，实现快速建立数据模式，并进行信息抽取和知识融合，提高了领域知识图谱构建设备的工作效率。
23.2、本发明中，根据数据模型的建立，从最顶层的概念出发，然后逐步进行细化，形成分类学层次结构，以便于将实体关联到概念，再从各类数据中提取出实体、属性及实体间的关系，形成本体的知识表示，发现和添加实体，对实体的数据进行抽取，包括实体的描述、同义实体名和属性，在获取到新知识后，需要对其进行整合，把指向同一实体的所有描述合并，将质量评估合格的部分加入知识图谱，保证知识图谱的质量。
附图说明
24.图1为本发明的侧视图；
25.图2为本发明的俯视图；
26.图3为本发明的内部结构示意图。
27.图中标记：1、设备主体；2、支撑脚；3、控制键盘；4、支撑垫；5、转动轴；6、转动屏幕；7、输入输出模块；8、cpu模块；9、电源模块；10、知识融合模块；11、信息抽取模块；12、无线网络模块；13、数据模式模块；14、垫板；15、直控按钮。
具体实施方式
28.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
29.实施例1：
30.参照图1-3，一种领域知识图谱构建设备及其方法，包括设备主体1，设备主体1的底面安装有支撑脚2，设备主体1的顶面一侧安装有转动轴5，转动轴5的顶部安装有转动屏幕6，设备主体1的顶面安装有控制键盘3，设备主体1的内部设有输入输出模块7、cpu模块8、电源模块9、无线网络模块12、数据模式模块13、信息抽取模块11、知识融合模块10。
31.转动屏幕6靠近设备主体1的一侧固定连接有垫板14，设备主体1的顶面靠近垫板14的位置安装有支撑垫4。
32.设备主体1的顶面靠近控制键盘3的一侧位置安装有直控按钮15，直控按钮15的数
量为四组，分别与电源模块9、知识融合模块10、信息抽取模块11和数据模式模块13电性连接，用于控制电源模块9、知识融合模块10、信息抽取模块11和数据模式模块13。
33.输入输出模块7与控制键盘3、转动屏幕6电性连接。
34.垫板14的底面固定连接有橡胶垫。
35.cpu模块8与输入输出模块7、信息抽取模块11、知识融合模块10无线网络模块12、数据模式模块13电性连接，控制输入输出模块7、信息抽取模块11、知识融合模块10无线网络模块12、数据模式模块13，电源模块9与cpu模块8电性连接，用于控制cpu模块8的启闭。
36.设置的直控按钮15可以直接控制知识融合模块10、信息抽取模块11和数据模式模块13，实现快速建立数据模式，并进行信息抽取和知识融合，提高了领域知识图谱构建设备的工作效率。
37.实施例2：
38.一种领域知识图谱构建方法，包括以下步骤：
39.数据模式模块13：创建知识图谱的数据模式，将知识图谱按照不同领域进行分类，形成分类学层次结构；
40.信息抽取模块11：从知识图谱创建的数据中提取实体、属性及实体间的关系，形成实体的知识表示，对实体的数据进行抽取，抽取包括实体的描述、同义实体名和属性；
41.知识融合模块10：在获取新的实体后，将指向同一实体的所有描述合并，筛分后，加入知识图谱；
42.冲突解决：将抽取的实体进行数据源可靠性和支撑因素权重筛选检测后，查出信息抽取阶段产生的模式层、数据层冲突。
43.信息抽取模块11中抽取的实体分为限定域和开放域两种类型，限定域的实体关系抽取使用实体、实体间的上下文作为输入，采用卷积神经网络模型，开放域使用过端到端的神经网络模型进行抽取。
44.根据数据模型的建立，从最顶层的概念出发，然后逐步进行细化，形成分类学层次结构，以便于将实体关联到概念，再从各类数据中提取出实体、属性及实体间的关系，形成本体的知识表示，发现和添加实体，对实体的数据进行抽取，包括实体的描述、同义实体名和属性，在获取到新知识后，需要对其进行整合，把指向同一实体的所有描述合并，将质量评估合格的部分加入知识图谱，保证知识图谱的质量。
45.工作原理，参照图1-3，使用时打开转动屏幕6，然后通过直控按钮15打开电源模块9，电源模块9接通cpu模块8的电源，cpu模块8可以控制知识融合模块10、信息抽取模块11和数据模式模块13的运行，然后通过直控按钮15打开知识融合模块10、信息抽取模块11和数据模式模块13，实现领域知识图谱的构建，提高领域知识获取的准确性和提高工作人员的工作效率。
46.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种领域知识图谱构建设备，包括设备主体(1)，其特征在于：所述设备主体(1)的底面安装有支撑脚(2)，所述设备主体(1)的顶面一侧安装有转动轴(5)，所述转动轴(5)的顶部安装有转动屏幕(6)，所述设备主体(1)的顶面安装有控制键盘(3)，所述设备主体(1)的内部设有输入输出模块(7)、cpu模块(8)、电源模块(9)、无线网络模块(12)、数据模式模块(13)、信息抽取模块(11)、知识融合模块(10)。2.如权利要求1所述的一种领域知识图谱构建设备，其特征在于：所述转动屏幕(6)靠近设备主体(1)的一侧固定连接有垫板(14)，所述设备主体(1)的顶面靠近垫板(14)的位置安装有支撑垫(4)。3.如权利要求1所述的一种领域知识图谱构建设备，其特征在于：所述设备主体(1)的顶面靠近控制键盘(3)的一侧位置安装有直控按钮(15)，所述直控按钮(15)的数量为四组，分别与电源模块(9)、知识融合模块(10)、信息抽取模块(11)和数据模式模块(13)电性连接，用于控制电源模块(9)、知识融合模块(10)、信息抽取模块(11)和数据模式模块(13)。4.如权利要求1所述的一种领域知识图谱构建设备，其特征在于：所述输入输出模块(7)与控制键盘(3)、转动屏幕(6)电性连接。5.如权利要求2所述的一种领域知识图谱构建设备，其特征在于：所述垫板(14)的底面固定连接有橡胶垫。6.如权利要求1所述的一种领域知识图谱构建设备，其特征在于：所述cpu模块(8)与输入输出模块(7)、信息抽取模块(11)、知识融合模块(10)无线网络模块(12)、数据模式模块(13)电性连接，控制输入输出模块(7)、信息抽取模块(11)、知识融合模块(10)无线网络模块(12)、数据模式模块(13)，所述电源模块(9)与cpu模块(8)电性连接，用于控制cpu模块(8)的启闭。7.如权利要求1所述的一种领域知识图谱构建方法，其特征在于：包括以下步骤：数据模式模块(13)：创建知识图谱的数据模式，将知识图谱按照不同领域进行分类，形成分类学层次结构；信息抽取模块(11)：从知识图谱创建的数据中提取实体、属性及实体间的关系，形成实体的知识表示，对实体的数据进行抽取，抽取包括实体的描述、同义实体名和属性；知识融合模块(10)：在获取新的实体后，将指向同一实体的所有描述合并，筛分后，加入知识图谱；冲突解决：将抽取的实体进行数据源可靠性和支撑因素权重筛选检测后，查出信息抽取阶段产生的模式层、数据层冲突。8.如权利要求1所述的一种领域知识图谱构建方法，其特征在于：所述信息抽取模块(11)中抽取的实体分为限定域和开放域两种类型。9.如权利要求8所述的一种领域知识图谱构建方法，其特征在于：所述限定域的实体关系抽取使用实体、实体间的上下文作为输入，采用卷积神经网络模型。10.如权利要求8所述的一种领域知识图谱构建方法，其特征在于：所述开放域使用过端到端的神经网络模型进行抽取。

技术总结
本发明公开了一种领域知识图谱构建设备及其方法，包括设备主体，所述设备主体的底面安装有支撑脚，所述设备主体的顶面一侧安装有转动轴，所述转动轴的顶部安装有转动屏幕，所述设备主体的顶面安装有控制键盘，所述设备主体的内部设有输入输出模块、CPU模块、电源模块、无线网络模块、数据模式模块、信息抽取模块、知识融合模块。本发明适用于数据分析技术领域，通过设置的直控按钮可以直接控制知识融合模块、信息抽取模块和数据模式模块，实现快速建立数据模式，并进行信息抽取和知识融合，提高了领域知识图谱构建设备的工作效率。提高了领域知识图谱构建设备的工作效率。提高了领域知识图谱构建设备的工作效率。


技术研发人员：朱德文 周宇 金灼
受保护的技术使用者：安徽富驰信息技术有限公司
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2022/3/8