【CN109947916A】基于气象领域知识图谱的问答系统装置及问答方法【专利】
基于知识图谱的智能问答系统构建与优化
基于知识图谱的智能问答系统构建与优化智能问答系统是一种具备人工智能能力的软件系统，其目的是回答用户提出的自然语言问题。
随着知识图谱的发展和普及，基于知识图谱的智能问答系统也得到了广泛应用和研究。
本文将介绍基于知识图谱的智能问答系统的构建与优化方法。
一、知识图谱的构建基于知识图谱的智能问答系统的核心是知识图谱的构建。
知识图谱是一种用于表示和组织知识的图结构，其中节点代表实体或概念，边表示实体之间的关系。
知识图谱的构建主要分为以下几个步骤：1. 知识抽取：通过自然语言处理技术从大量的文本数据中抽取知识。
常用的知识抽取方法有实体识别、关系抽取和属性抽取等。
2. 知识融合：将从不同数据源中抽取得到的知识进行融合，消除重复和冲突，构建一个一致的知识图谱。
知识融合可以利用图匹配算法和逻辑推理等方法进行。
3. 知识表示：对知识进行适当的表示，可以采用图表示方法和向量表示方法。
图表示可以保留实体和关系之间的结构信息，向量表示可以方便进行计算和推理。
4. 知识更新：定期更新知识图谱，添加新的实体和关系，删除过时的信息。
知识更新可以通过自动化的算法和人工的审核相结合进行。
二、智能问答系统的构建基于知识图谱的智能问答系统的主要任务是根据用户提出的问题从知识图谱中找到最相关的答案。
智能问答系统的构建包括以下几个方面：1. 问题理解：对用户提出的问题进行语义解析和意图识别，将问题转化为可理解的形式。
问题理解可以利用句法分析、语义角色标注和实体识别等技术进行。
2. 知识检索：根据问题的语义表示从知识图谱中检索相关的知识。
知识检索可以利用图匹配算法和语义相似度计算等方法进行。
3. 答案生成：根据检索到的知识生成符合用户问题的答案。
答案生成可以基于模板匹配、逻辑推理和自然语言生成等技术进行。
4. 答案排名：对生成的答案进行排序，将最相关和准确的答案排在前面。
答案排名可以基于答案的质量、相关性和准确性等指标进行。
三、智能问答系统的优化为了提高基于知识图谱的智能问答系统的性能和用户体验，可以从以下几个方面进行优化：1. 知识扩充：不断地丰富和扩充知识图谱，包括添加新的实体和关系，更新已有的信息。
基于领域知识图谱的问答系统关键技术研究
基于领域知识图谱的问答系统关键技术研究基于领域知识图谱的问答系统关键技术研究摘要：随着人工智能技术的快速发展，问答系统在信息检索、智能客服、在线教育等领域得到了广泛应用。
然而，现有的问答系统往往只能通过关键词匹配实现问题和答案之间的匹配，忽略了语义理解和推理的重要性。
为解决这一问题，本文基于领域知识图谱，提出了一种新型的问答系统，以实现更精确和智能的问题回答。
通过构建领域知识图谱，将知识呈现为节点和边的形式，利用知识之间的关系，提供全面且精确的问题解答。
一、引言问答系统是人工智能领域的重要研究方向之一。
其目标是通过自动化技术，回答用户提出的问题。
然而，现有的问答系统往往依赖于关键词匹配，缺乏对问题的语义理解和推理能力。
为了提高问答系统的准确性和智能性，基于领域知识图谱的问答系统成为了一个热门的研究领域。
二、领域知识图谱领域知识图谱是一种用于描述特定领域知识的图结构。
它将知识表示为节点和边，并用于表示实体、概念、属性等之间的关系。
领域知识图谱可以通过自动化方法构建，也可以通过人工整理和标注获取。
它能够提供丰富的领域知识，为问答系统的问题回答提供了有力支撑。
三、基于领域知识图谱的问题理解在传统的问答系统中，问题理解通常是通过关键词匹配实现的。
然而，这种方法容易受到问题中关键词的表达方式和语境的影响，导致准确度不高。
基于领域知识图谱的问答系统采用了基于图结构的语义解析算法，能够更好地理解问题的意图。
通过分析问题与图谱中实体、概念、属性之间的关系，系统能够准确识别问题的语义，并找到相应的答案。
四、基于领域知识图谱的答案生成传统的问答系统往往只能提供简短的答案，缺乏对答案的深入解释。
基于领域知识图谱的问答系统通过对图谱中的知识进行推理，能够生成更加全面和准确的答案。
系统可以利用图谱中的路径推理算法，找到问题与答案之间的逻辑关系，并给出相应的解释。
这样，用户不仅可以得到答案，还可以了解到其背后的知识。
五、实验与评估为了验证基于领域知识图谱的问答系统的有效性，我们进行了一系列的实验和评估。
基于领域知识图谱的智能问答系统设计
基于领域知识图谱的智能问答系统设计智能问答系统是一种能够模拟人类思维过程，通过对输入问题进行分析和理解，然后提供准确、全面的回答的系统。
随着科技的不断发展和知识图谱的兴起，基于领域知识图谱的智能问答系统在各个领域中得到了广泛的应用。
领域知识图谱是一种将知识组织成图谱结构的方式，利用图谱上的知识关系来表示实体之间的关联关系。
在基于领域知识图谱的智能问答系统设计中，我们可以充分利用知识图谱中的信息，提高系统对问题的理解和回答的准确性。
下面我们将探讨基于领域知识图谱的智能问答系统设计的一些关键点。
首先，构建一个完整、准确的领域知识图谱是设计一个智能问答系统的基础。
知识图谱的构建需要从多个信息源中收集数据，并通过关联分析和机器学习的方法来提取实体和关系。
这个过程要求对领域知识的充分了解，同时需要利用自然语言处理和信息抽取的技术来自动化地从文本中提取知识。
其次，对输入问题进行语义解析是智能问答系统设计中的关键环节。
语义解析主要包括实体识别、关系抽取和语义分析等步骤。
实体识别能够识别出问题中的关键实体，关系抽取则是找到实体之间的关系。
语义分析则是根据问题的语义结构，将其转化为适合知识图谱查询的形式。
这一步骤的准确性直接影响系统对输入问题的理解程度。
在知识图谱的查询和推理过程中，需要设计合适的算法和数据结构来实现高效的问题解答。
图搜索算法和关联分析算法是常见的查询和推理算法，可以帮助系统根据问题和知识图谱中的实体和关系进行搜索和推理，找到最相关的答案。
此外，为了提高系统的效率，可以利用缓存和索引等技术来加速查询和推理过程。
另外，智能问答系统还需要具备自学习和迭代改进的能力。
随着知识的不断积累和更新，系统需要能够自动从新数据中提取知识，并对知识图谱进行增量更新。
同时，系统还需要能够对用户反馈进行学习，不断改进问题的解答能力。
这可以通过机器学习和强化学习的方法来实现。
在智能问答系统的界面设计中，需要考虑用户友好性和交互性。
基于领域知识图谱的智能问答关键技术研究
2、加强问答策略的研究：结合深度学习技术和自然语言处理技术，提高问 答系统对问题的理解和答案生成的准确性。
3、深化系统集成应用：将知识图谱、问答策略、自然语言处理等技术更加 紧密地结合在一起，提高整个系统的性能和用户体验。
综述
1、知识图谱构建
知识图谱的构建是知识图谱问答领域的基础。目前，常用的知识图谱构建方 法有自上而下和自下而上两种。自上而下方法主要由专业人员从现有文本中提取 信息构建知识图谱，而自下而上方法则通过从大量文本中提取实体、关系等信息 自动构建知识图谱。近年来，一些研究者还将深度学习技术应用于知识图谱的构 建，取得了较好的效果。
三、应用场景
1、智能客服
基于领域知识图谱的智能问答系统可以应用于智能客服领域，为企业的客户 服务提供更好的支持。当客户提出问题时，系统可以通过对问题的自然语言处理 和语义理解，快速匹配相关知识点和解决方案，并生成简洁明了的回答。这样不 仅可以提高客户服务的效率和质量，还可以节省人力成本，提高企业的智能化水 平。
总之基于领域知识图谱的智能问答技术是未来信息检索和领域的重要研究方 向之一随着技术的不断发展它将越来越成熟和智能化从而为人们的生活和工作带 来更加便捷和高效的服务。
参考内容
随着互联网信息的爆炸式增长，用户对于快速、准确获取所需信息的需求不 断提升。知识图谱作为一种语义网络，能够表达实体、概念及其之间的关系，已 被广泛应用于问答领域。本次演示将对知识图谱问答领域进行综述，介绍该领域 的研究现状、方法、成果和不足，并指出未来研究方向。
二、智能问答关键技术
1、知识图谱构建
知识图谱构建是智能问答中的基础环节，它通过爬取、整理和标注大量的领 域内的文本数据，形成一个丰富的知识库。在这个过程中，需要用到自然语言处 理中的文本清洗、实体识别、关系抽取等技术，以及图谱构建算法和工具。
基于领域知识图谱的智能问答系统研究与实现
基于领域知识图谱的智能问答系统研究与实现智能问答系统是一种能够根据用户提问，从海量的知识中获取准确答案并进行回复的技术。
近年来，随着知识图谱的兴起和发展，基于领域知识图谱的智能问答系统在实际应用中得到了广泛关注和应用。
本文将从研究与实现两个方面，对基于领域知识图谱的智能问答系统进行探讨。
一、研究篇1. 研究背景在信息爆炸时代，人们迫切需要一种高效准确地从海量知识中获取所需信息的系统。
传统的搜索引擎往往无法返回具体的答案，而智能问答系统则能够提供直接的回答，满足用户的需求。
2. 研究目标基于领域知识图谱的智能问答系统旨在构建一个能够从领域知识图谱中识别用户问题和查询相关信息，然后生成准确答案的系统。
3. 研究方法为了实现基于领域知识图谱的智能问答系统，研究者通常会选择三个主要步骤：问句理解、信息检索和答案生成。
- 问句理解：对用户提问进行分词、词性标注、命名实体识别等自然语言处理技术，将问题转化为机器可处理的形式。
- 信息检索：利用领域知识图谱的查询接口，从图谱中检索出与用户问题相关的实体、关系和属性信息。
- 答案生成：根据检索到的相关信息，生成准确的答案并进行回复。
4. 面临的挑战基于领域知识图谱的智能问答系统面临着诸多挑战。
- 图谱建设：构建一个完备、准确的领域知识图谱是系统成功运行的基础和前提。
图谱的构建需要耗费大量的人力和资源。
- 问题理解：由于自然语言的多样性和复杂性，对用户问题的准确理解始终是一个难题。
特别是在长文本、含有歧义的情况下，问题的准确性往往难以保证。
- 知识不完备：领域知识图谱的构建永远不能穷尽所有的知识，存在知识不完备的情况，这对系统的准确性和健壮性提出了挑战。
二、实现篇1. 数据预处理为了进行有效的问答，首先需要对领域知识图谱进行数据预处理，包括实体和关系的抽取、实体的归一化等。
这一步骤有助于提高信息检索的准确性和效率。
2. 知识图谱查询基于领域知识图谱的智能问答系统依赖于图谱的查询接口，通过查询接口可以从图谱中获取实体、关系和属性等相关信息。
一种基于知识图谱的问答搜索方法及系统[发明专利]
![一种基于知识图谱的问答搜索方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/58e647c0f80f76c66137ee06eff9aef8941e4836.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910739232.1(22)申请日 2019.08.12(71)申请人 南京邮电大学地址 210023 江苏省南京市雨花台区西春路1号(72)发明人 李晓飞 郭苗苗 任云青 (74)专利代理机构 南京纵横知识产权代理有限公司 32224代理人 张欢欢(51)Int.Cl.G06F 16/332(2019.01)G06F 16/33(2019.01)G06F 16/36(2019.01)G06F 16/35(2019.01)G06F 16/951(2019.01)(54)发明名称一种基于知识图谱的问答搜索方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于知识图谱的问答搜索方法及系统，方法包括从QA语料库中每条语料中抽取对应的实体、谓词和值；以三元组形式导入图形数据库，形成乒乓球领域的知识图谱；选取QA语料库中的问题表示为问题模板，形成问题模板知识库；根据问题模板知识库中的每个问题模板所对应的实体和值，查找连接实体和值的直接谓词，将问题模板映射到此谓词构建谓词模板知识库；对用户提出的问题抽取实体，在谓词模板知识库中查找出该实体所对应的谓词，得到对应的实体-谓词对；根据实体-谓词对在知识图谱中进行查询，得到对应的值即为答案。
本发明使用问题模板进行问题表示，相比于之前基于关键字、规则、同义词的问题表示方法更加准确方便。
权利要求书1页 说明书5页 附图1页CN 110427478 A 2019.11.08C N 110427478A1.一种基于知识图谱的问答搜索方法，其特征是，包括以下过程：从网站上爬取乒乓球相关语料形成QA语料库；从QA语料库中每条语料中抽取对应的实体、谓词和值；将每条语料以实体、谓词和值三元组形式导入图形数据库，形成乒乓球领域的知识图谱；选取QA语料库中的问题表示为问题模板，形成问题模板知识库；根据问题模板知识库中的每个问题模板所对应的实体和值，查找连接实体和值的直接谓词，将问题模板映射到此谓词构建谓词模板知识库；对用户提出的问题抽取实体，在谓词模板知识库中查找出该实体所对应的谓词，得到对应的实体-谓词对；根据实体-谓词对在知识图谱中进行查询，得到对应的值即为答案。
一种基于知识图谱的智能问答方法及系统[发明专利]
![一种基于知识图谱的智能问答方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/2e28ec570a1c59eef8c75fbfc77da26925c59668.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201811520770.3(22)申请日 2018.12.12(71)申请人 北京文因互联科技有限公司地址 100020 北京市朝阳区向军北里28号院圣世一品B5-6A(72)发明人 马建强 鲍捷 杜会芳 苏尚君 张白驹 张强 (74)专利代理机构 北京中企鸿阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11487代理人 李文丽(51)Int.Cl.G06F 16/332(2019.01)G06F 16/36(2019.01)G06F 16/33(2019.01)G06F 16/951(2019.01)G06F 40/211(2020.01)G06F 40/242(2020.01)G06F 40/289(2020.01)G06F 40/30(2020.01)(54)发明名称一种基于知识图谱的智能问答方法及系统(57)摘要本发明提出了一种基于知识图谱的智能问答方法及系统，包括：爬取互联网上的各个行业领域的数据源，分别建立针对每个行业领域的知识图谱，将知识图谱存储在数据库中；接收用户输入的自然语言问句；采用采用字典匹配法或词频统计法进行分词操作对自然语言问句进行分词操作，提取得到自然语言问句中的一个或多个关键词；判断出该自然语言问句所属的行业领域，然后在数据库中选择对应领域的知识图谱，从该知识图谱中根据关键词进行检索，生成相应的检索结果。
本发明通过对自然语言问句的语义分析提取关键词，根据关键词首先锁定相关技术领域的知识图谱，再利用关键词进行检索，二次检索步骤可以大大提高检索精度和答案匹配度。
权利要求书2页 说明书5页 附图1页CN 111309877 A 2020.06.19C N 111309877A1.一种基于知识图谱的智能问答方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，爬取互联网上的各个行业领域的数据源，分别建立针对每个行业领域的知识图谱，将所述知识图谱存储在数据库中；步骤S2，接收用户输入的自然语言问句；步骤S3，采用字典匹配法或词频统计法进行分词操作对所述自然语言问句进行分词操作，提取得到所述自然语言问句中的一个或多个关键词；步骤S4，根据步骤S3中得到所述关键词判断出该自然语言问句所属的行业领域，然后在所述数据库中选择对应领域的知识图谱，从该知识图谱中根据所述关键词进行检索，生成相应的检索结果，对所述检索结果进行自然语义处理，作为答案输出并显示给用户。
基于知识图谱的智能问答系统的研究与实现
基于知识图谱的智能问答系统的研究与实现智能问答系统，是指一个可以答复用户问题的计算机系统，它能够自动分析问题、提取问题中的关键信息，通过知识管理和推理等方式，从数据库中或者外部网络中提取相关的知识信息，再将答案返回给用户。
这是一个多学科交叉的研究领域，其重点涵盖了自然语言处理、信息检索、知识表示与推理等领域。
其中基于知识图谱的智能问答系统是研究热点之一，下面将介绍基于知识图谱的智能问答系统的研究与实现。
一、智能问答系统的发展历程随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统的应用也得到了快速发展，其中最为著名的当属苹果公司的Siri技术，它能够通过自然语言解析方式的来判断问题意图，并实现语音交互。
这使得智能问答系统的应用得到了极大的提升，人们在生活中和工作中逐渐体会到了智能问答系统带来的便利。
在智能问答系统的发展过程中，历经了知识库式的人工策划和自然语言处理的机器学习两个阶段。
知识库式的人工策划利用了专业工作者的知识和经验来规定问题答案的模式。
但是这种方式高度依赖于人工策略，并且难以面对复杂的问题和处理关系型知识。
经过了机器学习和深度学习方法的引入，自然语言处理能够更好地解决语言模式问题，机器学习和深度学习方法能够更好地利用数据，并且能够进化和提高系统。
二、知识图谱的概念知识图谱是谷歌提出的一个数据管理结构，它定义了实体、属性以及实体之间的关系。
它是一个语义网络，它链接了各个数据源和知识来源。
知识图谱的构建需要大量的数据源和知识来源，并且需要各路专家的投入和协作。
知识图谱是人工智能领域的核心技术之一，它不仅能用于智能问答系统中，而且可以用于推荐系统、智能客服等领域。
三、基于知识图谱的智能问答系统的实现方式基于知识图谱的智能问答系统，主要分为三个步骤：第一个步骤是自然语言理解，它能够将用户问题进行语义解析，并将问题转化为一种表达形式，方便后续的处理。
第二步是知识获取，从多个知识源中获取和判断用户意图相关的知识。
基于知识图谱的智能问答系统研究与实现
基于知识图谱的智能问答系统研究与实现1. 引言近年来，随着人工智能的迅速发展，智能问答系统也受到了越来越多的关注。
智能问答系统可以让用户通过自然语言的方式向系统提问，系统能够自动理解用户的问题并给出相应的答案。
在很多场景下，智能问答系统已经得到了广泛应用，比如智能客服、智能助手等。
本文将介绍一种基于知识图谱的智能问答系统的研究与实现。
2. 知识图谱简介知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形结构，它是一种基于本体论的知识表示方法。
知识图谱可以将不同领域的知识进行整合，形成一个大的知识库。
每个节点代表一个实体或概念，边表示这些实体或概念之间的关系。
知识图谱可以让机器更好地理解人类的语言和思维。
3. 基于知识图谱的智能问答系统的原理基于知识图谱的智能问答系统的核心思想是将用户的自然语言问题转化为图谱上的查询，然后在图谱上执行查询操作，最终得到相应的答案。
具体步骤如下：（1）语义分析：用户输入问题后，需要对其进行语义分析，分析其包含的实体、关系和属性。
（2）图谱构建：根据语义分析的结果，需要在知识图谱中找到匹配的实体、关系和属性节点，然后构建查询图谱。
（3）查询执行：执行查询操作，找到查询图谱中符合要求的节点。
（4）答案生成：根据找到的节点，生成答案并展示给用户。
4. 知识图谱的应用知识图谱的应用非常广泛，比如在搜索引擎领域，谷歌的知识图谱可以让用户在搜索时得到更加准确的答案；在智能客服领域，知识图谱可以根据用户的问题自动匹配答案；在智能家居领域，知识图谱可以让家居设备更好地理解用户的指令。
5. 基于知识图谱的智能问答系统的实现基于知识图谱的智能问答系统的实现需要以下几个步骤：（1）知识图谱的构建：需要从不同的数据源中提取知识，并将其整合到知识图谱中。
（2）语义分析的实现：需要使用自然语言处理技术对用户的问题进行语义分析，提取出其中的实体、关系和属性。
（3）图谱查询的实现：需要使用图数据库对知识图谱进行查询，找到匹配的节点。
一种面向领域知识图谱的问答系统及构建方法[发明专利]
![一种面向领域知识图谱的问答系统及构建方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/cbb5ed22cd7931b765ce0508763231126fdb7751.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010321773.5(22)申请日 2020.04.22(71)申请人 福州大学地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学(72)发明人 陈星 林章颖 陈艺燕 黄志明 王毅 (74)专利代理机构 福州元创专利商标代理有限公司 35100代理人 钱莉 蔡学俊(51)Int.Cl.G06F 16/332(2019.01)G06F 16/36(2019.01)G06F 16/33(2019.01)(54)发明名称一种面向领域知识图谱的问答系统及构建方法(57)摘要本发明涉及一种面向领域知识图谱的问答系统及构建方法，根据给定知识图谱中的三元组，基于设定模板生成问答对，然后对问答对中的问句进行分词处理以及向量化处理，得到每一个问答对中问句的词向量，并构建问答语料库；将用户输入的问句进行分词处理以及向量化处理，并计算用户输入的问句与问答对中的问句的相似度，选取相似度最高的前N个问答对的答案作为用户问句的答案，并反馈给用户。
本发明能够在给定多种不同领域的知识图谱的情况下，自动生成不同领域的问答系统，比起限定好领域的问答系统，该系统更加灵活，给定不同的情景都能够自动生成问答系统，可复用性较高。
权利要求书1页 说明书7页 附图1页CN 111506721 A 2020.08.07C N 111506721A1.一种面向领域知识图谱的问答系统构建方法，其特征在于，包括以下步骤：根据给定知识图谱中的三元组，基于设定模板生成问答对，然后对问答对中的问句进行分词处理以及向量化处理，得到每一个问答对中问句的词向量，并构建问答语料库；将用户输入的问句进行分词处理以及向量化处理，并计算用户输入的问句与问答对中的问句的相似度，选取相似度最高的前N个问答对的答案作为用户问句的答案，并反馈给用户；其中，N为大于等于1的自然数。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910153832.X
(22)申请日 2019.03.01
(71)申请人 河北尚云信息科技有限公司
地址 050000 河北省石家庄市高新区天山
大街266号方大科技园10号楼1052
(72)发明人 江跃华 周二亮 刘伟 朱玉
(51)Int.Cl.
G06F 16/332(2019.01)
G06F 16/36(2019.01)
G06F 16/338(2019.01)
G06F 17/27(2006.01)
(54)发明名称基于气象领域知识图谱的问答系统装置及问答方法(57)摘要本发明属于自然语言处理的问答系统领域，尤其涉及气象问答领域的方法及装置。
装置包括：气象领域的知识图谱构建模块，问题解析模块，数据聚合模块，答案生成模块。
该系统接收用户提出的问题，并通过问题解析模块使用自然语言处理的方式解析用户所提出的关于天气的问题，并排除不合理的问题；根据知识图谱中所存储的天气知识来判断实时的天气数据是否符合该天气信息，根据用户所提的问题，生成相应的答案，反馈给用户。
对于结构不固定，类型多样的天气、生活和其他类的规则，可以方便的进行存
储与查询。
权利要求书3页 说明书10页 附图2页CN 109947916 A 2019.06.28
C N 109947916
A
权 利 要 求 书1/3页CN 109947916 A
1.基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，包括：
气象领域的知识图谱构建模块，用以将气象领域的专业知识转换为实体，实体和实体之间用与或关系进行链接，构建气象领域天气知识的知识图谱；用于所有天气知识转成三元组，人工构建天气的气象判断规则，存储到图数据库中并组成三元组；
问题解析模块，用于解析用户所提出的关于天气的问题，将用户提出的问题进行分词和预处理，根据分得的词汇的词性和该词汇对应自定义词库的类别作为依据，填充在该模块设置的问题槽位，并排除不合理的问题；
数据聚合模块，用于对问题槽位中的词，通过词的相似度计算方式，选取与知识图谱中最匹配的规则，进而判断实时的天气数据是否符合该规则，并将天气数据和多种判断结果存入该模块设置的答案槽位中；
答案生成模块，用于将数据聚合模块中答案槽位的数据取出，并根据答案的类型生成相应的回答；对于各个类型的答案进行组合时，需要对每个类型的答案进行排序；最后将答案反馈给用户。
2.如权利要求1所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，实时的天气数据来源于在线的第三方接口平台;
用户提出的问题可划分为五种类别：天气详情、被查询天气详情、天气属性、出行、穿衣;
问题槽位所设置的形式包括（时间类型，地点类型，天气类型，生活类型，其他类型，问题类型）;
答案槽位形式为（时间及其属性；地点及其属性；天气数据和判断结果；生活和判断结果；其他；问题类型）;
气象判断规则划分为时间类型、地点类型、天气类型、生活类型、其他类型;
答案生成模块中预先定义有答案模板，用于产生答案时使用该模板，仅需将采集的天气数据替换到该模板中对应位置即可产生相应的答案。
3.如权利要求2中任一项所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，在问题解析模块中使用分词软件进行分词之前，预加载本地的自定义词库；该本地的自定义词库按行读取文本内容并添加到分词软件的自定义词库中；本地自定义词库包括时间类型、天气类型、地点类型、生活类型的词汇。
4.如权利要求3所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，问题槽位只包含时间类型或地点类型或天气类型或生活类型或其他类型词汇，以及将这五种类型词组合后缺少时间类型或地点类型的词汇的问题槽位对应的问题为不合理的问题。
5.如权利要求3所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，数据聚合模块还用于训练词向量模型；用于在知识图谱中查询相似度最高的节点；用于将查询后的所有路径信息转换成树形结构的路径；用于遍历整个规则树，使用判断函数计算实时的天气数据是否符合其规则；还用于提前计算重要天气信息，若存在，则填充到答案槽位中。
6.如权利要求5所述的基于气象领域知识图谱的问答系统装置，其特征在于，使用判断函数计算实时的天气数据是否符合其规则天气知识图谱中所存储的天气知识时，没有在原始数据中直接给出的天气数据通过自定义函数计算。
7.基于气象领域知识图谱的问答系统的问答方法，其特征在于：使用权利要求1-6任一
2。