本发明涉及一种知识图谱构建方法,具体涉及一种基于规则模型的实体提取与关系挖掘构建知识图谱的方法,属于自然语言处理中的数据挖掘的技术领域。
背景技术:
近两年来,随着Linking Open Data1等项目的全面展开,语义Web数据源的数量激增,大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。
在这个背景下,Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Graph、知心和知立方,来改进搜索质量,从而拉开了语义搜索的序幕。知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。
其中,每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识,称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair,又称AVP)用来刻画实体的内在特性,而关系(relation)用来连接两个实体,刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图,图中的节点表示实体或概念,而图中的边则由属性或关系构成。
正是由于巨大的数据量,无法知道这些数据之间的关系,以及主要是做什么的,知识图谱得以快速发展,最主要的是简化搜索问答,领域知识图谱能够快速带入你了解该领域,知识图谱上的推理,预测等,可以挖掘出潜在的信息价值。
现有技术的实体识别以及关系抽取主要针对时间、地点、人物、机构等七大类抽取效果较好,准确率不是很高,构建图谱周期较长。对特定领域的实体抽取与关系挖掘起不到好的效果,本发明为了解决现有技术缺陷提出了基于规则模型的实体抽取与关系挖掘构建知识图谱的方法。能够快速构建特定领域的知识图谱,准确率高。