本發(fā)明涉及一種圖譜更新方法，尤其涉及一種基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的知識(shí)圖譜自動(dòng)更新方法。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，知識(shí)圖譜作為一種強(qiáng)大的工具，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，包括搜索引擎、推薦系統(tǒng)、問答系統(tǒng)、語(yǔ)義分析以及企業(yè)數(shù)據(jù)管理等。知識(shí)圖譜通過結(jié)構(gòu)化的方式表示實(shí)體及其之間的關(guān)系，從而幫助計(jì)算機(jī)理解和處理復(fù)雜的信息。然而，隨著知識(shí)圖譜的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加，其維護(hù)和更新工作也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。

2、知識(shí)圖譜的應(yīng)用覆蓋了許多重要領(lǐng)域。在搜索引擎中，知識(shí)圖譜可以通過關(guān)聯(lián)不同的實(shí)體和關(guān)系，提供更準(zhǔn)確和全面的搜索結(jié)果。例如，當(dāng)用戶搜索某位名人時(shí)，搜索引擎不僅會(huì)返回該名人的基本信息，還會(huì)展示與其相關(guān)的電影、書籍、事件等信息，從而提供一個(gè)全面的知識(shí)圖譜視圖。在推薦系統(tǒng)中，知識(shí)圖譜可以通過分析用戶行為和偏好，為用戶推薦更相關(guān)的內(nèi)容。例如，基于用戶以往的電影觀看記錄和評(píng)分，推薦系統(tǒng)可以推薦用戶可能感興趣的電影或電視劇。在問答系統(tǒng)中，知識(shí)圖譜能夠幫助系統(tǒng)理解用戶的問題，提供更精準(zhǔn)的答案。例如，當(dāng)用戶提問“愛因斯坦的主要成就是什么”時(shí)，系統(tǒng)可以從知識(shí)圖譜中提取相關(guān)的信息，提供詳細(xì)的回答。

3、知識(shí)圖譜在語(yǔ)義分析方面也具有重要作用。通過分析文本中的實(shí)體和關(guān)系，知識(shí)圖譜可以幫助理解文本的含義，提取關(guān)鍵信息。例如，在處理新聞文本時(shí)，知識(shí)圖譜可以識(shí)別出涉及的事件、人物和地點(diǎn)，從而為進(jìn)一步的分析和應(yīng)用提供基礎(chǔ)。在企業(yè)數(shù)據(jù)管理中，知識(shí)圖譜可以整合來(lái)自不同系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源的信息，提供一個(gè)統(tǒng)一的視圖，幫助企業(yè)更好地管理和利用數(shù)據(jù)。例如，通過將客戶信息、產(chǎn)品信息和銷售數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)，企業(yè)可以更全面地了解市場(chǎng)需求和客戶行為，從而制定更有效的營(yíng)銷策略。

4、然而，隨著知識(shí)圖譜的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加，其維護(hù)和更新工作也變得越來(lái)越困難。傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜更新方法主要依賴于人工操作，維護(hù)人員需要對(duì)新增的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分類、關(guān)聯(lián)和校驗(yàn)，然后將這些數(shù)據(jù)手動(dòng)整合到現(xiàn)有的圖譜中。這種方法存在多方面的局限性。

5、首先，人工更新的過程繁瑣且耗時(shí)。維護(hù)人員需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行逐一處理，確保每條數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。這不僅需要大量的時(shí)間和精力，而且容易導(dǎo)致工作效率低下。在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，這一問題尤為突出。維護(hù)人員需要不斷地進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、分類和關(guān)聯(lián)等工作，這使得整個(gè)過程變得極其耗時(shí)。一方面，維護(hù)人員需要花費(fèi)大量時(shí)間從多個(gè)數(shù)據(jù)源中提取和整合信息，另一方面，還需要對(duì)這些信息進(jìn)行詳細(xì)的校驗(yàn)和驗(yàn)證，確保其準(zhǔn)確性和一致性。這一繁瑣的過程嚴(yán)重影響了工作效率，延緩了圖譜更新的速度。

6、其次，人工操作難免會(huì)出現(xiàn)疏漏和錯(cuò)誤。人類在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，很難完全避免出現(xiàn)疏忽和錯(cuò)誤。例如，維護(hù)人員在錄入數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)發(fā)生輸入錯(cuò)誤，或者在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤。這些疏漏和錯(cuò)誤不僅影響了知識(shí)圖譜的準(zhǔn)確性和可靠性，還可能導(dǎo)致系統(tǒng)在使用這些數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)問題。特別是在涉及復(fù)雜的關(guān)系和多層次的關(guān)聯(lián)時(shí)，人工操作的局限性更加明顯。由于知識(shí)圖譜需要準(zhǔn)確反映實(shí)體之間的各種關(guān)系，任何一個(gè)錯(cuò)誤都可能對(duì)整個(gè)圖譜的質(zhì)量產(chǎn)生重大影響。

7、此外，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，手動(dòng)更新的方式難以滿足實(shí)時(shí)性和高頻次更新的需求?，F(xiàn)代信息環(huán)境下，數(shù)據(jù)的生成和變化速度非?？?，知識(shí)圖譜需要能夠?qū)崟r(shí)反映這些變化，以保持其準(zhǔn)確性和相關(guān)性。然而，傳統(tǒng)的手動(dòng)更新方法難以跟上數(shù)據(jù)變化的速度，導(dǎo)致知識(shí)圖譜更新滯后。這不僅限制了知識(shí)圖譜在快速變化環(huán)境中的應(yīng)用和發(fā)展，也影響了用戶體驗(yàn)和系統(tǒng)的有效性。特別是在需要頻繁更新和快速響應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景中，如實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)和在線問答系統(tǒng)，手動(dòng)更新的方式顯然無(wú)法滿足需求。

8、進(jìn)一步而言，知識(shí)圖譜的維護(hù)還面臨著數(shù)據(jù)來(lái)源多樣性和異構(gòu)性的問題。數(shù)據(jù)可能來(lái)自不同的系統(tǒng)和平臺(tái)，格式和結(jié)構(gòu)各異，如何將這些異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一整合到一個(gè)知識(shí)圖譜中，是一個(gè)復(fù)雜而具有挑戰(zhàn)性的問題。人工操作需要維護(hù)人員對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，這不僅增加了工作量，還提高了出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)。此外，不同數(shù)據(jù)源之間可能存在不一致和沖突，如何有效地解決這些問題，也是手動(dòng)更新方法難以克服的難題。

9、隨著知識(shí)圖譜應(yīng)用的不斷擴(kuò)展，其更新和維護(hù)工作的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性也在不斷增加。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，需要尋找更加高效和可靠的更新方法。通過自動(dòng)化和智能化的技術(shù)，可以在很大程度上解決傳統(tǒng)方法的不足。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問題，本發(fā)明提出了一種智能知識(shí)圖譜更新方法，通過了一種智能化的圖譜更新流程，以應(yīng)對(duì)圖譜規(guī)模擴(kuò)大所帶來(lái)的復(fù)雜性和維護(hù)工作量的增加。該方案通過利用人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖譜本體的自動(dòng)化更新和修正，從而減少人工干預(yù)和降低出錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)。與傳統(tǒng)的手動(dòng)更新方式相比，本方案具有更高的效率和準(zhǔn)確性，能夠大大簡(jiǎn)化圖譜維護(hù)過程。

2、所述自動(dòng)更新方法包括以下步驟：

3、步驟1：建立語(yǔ)義解析模型，用于自動(dòng)分析和理解本體更新請(qǐng)求的語(yǔ)義；

4、步驟2：利用知識(shí)圖譜表示技術(shù)，將本體更新請(qǐng)求映射到知識(shí)圖譜中的相應(yīng)實(shí)體和關(guān)系；

5、步驟3：通過智能化的更新策略，根據(jù)圖譜的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息智能地調(diào)整更新順序和方式，所述更新策略包括但不限于新增實(shí)體、刪除實(shí)體、更新實(shí)體屬性；

6、步驟4：通過自動(dòng)化測(cè)試和驗(yàn)證系統(tǒng)，對(duì)更新后的圖譜進(jìn)行全面的驗(yàn)證和評(píng)估；

7、此外，在所述自動(dòng)更新方法中利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)歷史更新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，優(yōu)化所述更新策略。

8、1.所述語(yǔ)義解析模型包括預(yù)處理模塊、詞向量生成模塊、句子表示模型模塊、意圖識(shí)別與槽位填充模塊和語(yǔ)義解析輸出模塊；

9、所述預(yù)處理模塊對(duì)輸入的本體更新請(qǐng)求進(jìn)行文本分詞、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別預(yù)處理操作；

10、所述詞向量生成模塊選擇word2vec、glove或bert模型，將預(yù)處理后的文本轉(zhuǎn)換為詞向量表示，并進(jìn)行降維和標(biāo)準(zhǔn)化處理；

11、所述句子表示模型模塊使用雙向lstm或transformer深度學(xué)習(xí)模型，將整個(gè)句子轉(zhuǎn)換為高維向量表示；

12、所述意圖識(shí)別與槽位填充模塊采用分類模型和序列標(biāo)注模型對(duì)句子向量進(jìn)行處理，識(shí)別更新請(qǐng)求的意圖類型和提取關(guān)鍵槽位信息；

13、所述語(yǔ)義解析輸出模塊將意圖識(shí)別和槽位填充的結(jié)果進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，生成統(tǒng)一格式的輸出，并通過標(biāo)準(zhǔn)化接口輸出解析結(jié)果。

14、所述知識(shí)圖譜表示技術(shù)進(jìn)一步包括使用rdf(resource?description?framework)或owl(web?ontology?language)表示知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系；根據(jù)解析出的意圖和槽位信息，定義映射規(guī)則，將更新請(qǐng)求中的實(shí)體和屬性映射到知識(shí)圖譜中的具體實(shí)體和關(guān)系；通過映射算法，自動(dòng)將解析出的請(qǐng)求內(nèi)容轉(zhuǎn)換為知識(shí)圖譜中的操作對(duì)象，包括新增實(shí)體、刪除實(shí)體、更新屬性。

15、所述映射算法進(jìn)一步包括如下步驟：

16、a)解析輸入，獲取語(yǔ)義解析的結(jié)構(gòu)化輸出，從中提取操作類型、實(shí)體名、屬性名及屬性值；

17、b)根據(jù)操作類型匹配相應(yīng)的映射規(guī)則模板，并將提取的信息填充到模板中的相應(yīng)位置；

18、c)新增實(shí)體算法，通過定義一個(gè)add_entity函數(shù)，接收實(shí)體類型和實(shí)體名稱作為參數(shù)，構(gòu)造用于將新的實(shí)體插入到知識(shí)圖譜中的語(yǔ)句模板；

19、d)刪除實(shí)體算法，通過delete_entity函數(shù)，根據(jù)提供的實(shí)體名稱生成用于從知識(shí)圖譜中移除指定實(shí)體的語(yǔ)句模板；

20、e)更新屬性算法，通過update_entity_attribute函數(shù)，接收實(shí)體名稱、屬性名稱和新的屬性值，生成用于更新知識(shí)圖譜中實(shí)體屬性的組合語(yǔ)句模板。

21、所述智能化更新策略包括新增實(shí)體策略、刪除實(shí)體策略和更新實(shí)體屬性策略；所述新增實(shí)體策略為檢查圖譜中是否存在相同或相似實(shí)體，不存在則添加并建立關(guān)系；所述刪除實(shí)體策略為檢查實(shí)體依賴關(guān)系，無(wú)重要依賴則刪除，有重要依賴則提示用戶確認(rèn)；更新屬性策略為根據(jù)語(yǔ)義信息和圖譜結(jié)構(gòu)選擇最佳更新路徑，按依賴關(guān)系順序更新屬性；且智能化更新策略進(jìn)一步包括沖突檢測(cè)與解決策略，其識(shí)別潛在更新沖突并提供解決方案。

22、所述新增實(shí)體策略采用相似性度量算法比較新實(shí)體與已有實(shí)體的相似性，根據(jù)相似度閾值確定是否添加新實(shí)體并建立關(guān)聯(lián)關(guān)系；高相似度時(shí)，建立關(guān)聯(lián)關(guān)系；無(wú)相似實(shí)體時(shí)，直接添加新實(shí)體，并利用圖譜中的語(yǔ)義關(guān)系推斷新實(shí)體與已有實(shí)體之間的潛在關(guān)系，優(yōu)化關(guān)系建立過程。

23、所述相似性度量算法，首先，通過特征提取，從待比較的實(shí)體中提取屬性、關(guān)系等方面的特征向量，包括屬性值、關(guān)系類型、出度、入度等信息；接著，利用提取的特征向量，采用具備加權(quán)的編輯距離算法計(jì)算實(shí)體之間的相似度，其具體的公式為：

24、

25、其中：

26、·str1和str2是要比較的兩個(gè)字符串。

27、·n是字符串的長(zhǎng)度。

28、·和分別表示字符串str1和str2中的第i個(gè)字符。

29、·是字符和之間的編輯距離。

30、·wi是對(duì)應(yīng)于第i個(gè)字符的權(quán)重，用于調(diào)節(jié)該字符對(duì)整體編輯距離的貢獻(xiàn)。

31、基于入度和出度信息構(gòu)建依賴關(guān)系圖，表示實(shí)體及其關(guān)系；進(jìn)行重要性評(píng)估，包括關(guān)聯(lián)度計(jì)算和影響范圍評(píng)估，通過度中心性和接近中心性指標(biāo)衡量待刪除實(shí)體的重要性，并設(shè)定重要性閾值，生成提示信息，當(dāng)待刪除實(shí)體的重要性超過閾值時(shí)，提示用戶確認(rèn)；所述用戶確認(rèn)流程包括顯示待刪除實(shí)體信息和依賴關(guān)系圖，用戶選擇確認(rèn)或取消刪除。

32、所述自動(dòng)化測(cè)試和驗(yàn)證系統(tǒng)包括以下步驟：

33、對(duì)知識(shí)圖譜更新操作進(jìn)行全面分析，構(gòu)建更新場(chǎng)景模型，基于覆蓋度指標(biāo)生成測(cè)試用例，采用基于圖結(jié)構(gòu)的遍歷算法和隨機(jī)生成與篩選的方法，確保測(cè)試用例覆蓋所有可能的更新場(chǎng)景；

34、建立自動(dòng)化測(cè)試框架，自動(dòng)執(zhí)行測(cè)試用例，并支持并行執(zhí)行、結(jié)果記錄和異常處理；

35、采用實(shí)體存在性驗(yàn)證、關(guān)系正確性驗(yàn)證和屬性一致性驗(yàn)證來(lái)確保測(cè)試的準(zhǔn)確性；

36、利用異常檢測(cè)算法識(shí)別測(cè)試結(jié)果中的異常情況，生成包含測(cè)試覆蓋情況、通過率和異常情況的詳細(xì)測(cè)試報(bào)告；

37、將測(cè)試結(jié)果反饋給更新策略模塊，根據(jù)測(cè)試結(jié)果優(yōu)化更新策略，持續(xù)監(jiān)控和改進(jìn)自動(dòng)化測(cè)試與驗(yàn)證系統(tǒng)，優(yōu)化測(cè)試用例生成算法、驗(yàn)證算法和異常檢測(cè)算法，提高系統(tǒng)的自動(dòng)化水平和測(cè)試效率。

38、再一方面本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括：至少一個(gè)處理器和存儲(chǔ)器；所述存儲(chǔ)器和處理器通過總線相連；

39、所述存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序；

40、當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述所述的一種基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的知識(shí)圖譜自動(dòng)更新方法。

41、再一方面本發(fā)明還提供了一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存有執(zhí)行程序，所述執(zhí)行程序被執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述所述的一種基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的知識(shí)圖譜自動(dòng)更新方法。

42、本技術(shù)的有益效果為：

43、自動(dòng)化更新流程大大提高了圖譜更新的效率，減少了人工干預(yù)所需的時(shí)間和人力成本，確保高效性。這種自動(dòng)化不僅使更新過程更加快速，而且通過減少人為操作，顯著降低了錯(cuò)誤發(fā)生的概率，從而提升了整體工作效率和可靠性。

44、利用智能化的更新策略和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，圖譜更新過程中的錯(cuò)誤和不一致性得到了有效減少。智能化策略和先進(jìn)算法的結(jié)合，使得更新結(jié)果更加準(zhǔn)確和一致。這種高精度的更新不僅優(yōu)化了圖譜的質(zhì)量，還確保了數(shù)據(jù)的一致性和可靠性，為用戶提供了更精確的信息服務(wù)。

45、本方案具有高度的靈活性。更新策略可以根據(jù)圖譜的特點(diǎn)和更新請(qǐng)求的不同自動(dòng)調(diào)整，適應(yīng)各種復(fù)雜更新場(chǎng)景。這種靈活性使得圖譜能夠在面對(duì)不同類型和復(fù)雜程度的更新需求時(shí)，依然保持高效且準(zhǔn)確的更新表現(xiàn)，從而滿足廣泛的應(yīng)用需求。

46、引入人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，使得圖譜更新流程更加智能化，這在圖譜維護(hù)領(lǐng)域是一項(xiàng)創(chuàng)新舉措。通過ai和nlp技術(shù)的深度融合，本方案不僅提高了圖譜更新的自動(dòng)化程度，還增強(qiáng)了更新過程的智能化和自動(dòng)調(diào)整能力。這種創(chuàng)新使得圖譜維護(hù)進(jìn)入了一個(gè)全新的智能化時(shí)代。