【CN110222162A】一种基于自然语言处理和知识图谱的智能问答方法【专利】
基于自然语言处理技术的智能问答系统研究
基于自然语言处理技术的智能问答系统研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统逐渐成为了我们生活中必不可少的一部分。
基于自然语言处理技术的智能问答系统可以帮助人们更方便、高效地获取所需信息，越来越受到人们的青睐。
本文的目的在于探讨基于自然语言处理技术的智能问答系统的相关研究内容和应用技术。
二、自然语言处理技术自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指计算机科学与语言学合并的一门学科，其目的是使计算机能够理解、处理、分析、生成自然语言。
自然语言处理技术主要包括以下三个方面的内容。
1、语言理解：语言理解是指将自然语言转换成计算机能够处理的形式，比如语法、语义等。
将自然语言转换为计算机能够理解和处理的形式是实现智能问答系统的重要前提。
2、内容抽取：内容抽取指的是从给定的文本中识别出一些重要的信息，比如实体、关键词等。
其中实体识别是自然语言处理技术中的一大难点，其主要目的是从文本中识别出人名、地名、组织名等实体信息。
3、语言生成：语言生成是指将计算机处理后的信息转换为自然语言的过程。
其主要目的是根据用户的需求自动生成相应的自然语言文本。
三、智能问答系统智能问答系统是一种利用人工智能技术，根据用户的提问自动给出相应答案的系统。
智能问答系统可以简化人们获取所需信息的过程，提高信息检索的效率。
在实现智能问答系统时，需要依次进行以下几个步骤。
1、问句理解：问句理解是指根据用户提问的自然语言文本进行语言理解，将用户提出的问题转换为计算机能够理解和处理的形式。
这是智能问答系统实现的第一步。
2、知识库查询：知识库查询是指根据用户提问的问题，从知识库中查询相关信息。
智能问答系统需要将查询语句转换为合适的查询语言，并从知识库中获取相应信息。
3、答案生成：答案生成是指根据知识库中获取到的信息以及问句的理解结果，生成适当的答案。
答案可以是文本、图片等多种形式的信息。
4、答案评估：答案评估是指评估所生成的答案的质量。
基于自然语言处理和知识图谱的智能问答系统研究
基于自然语言处理和知识图谱的智能问答系统研究智能问答系统是一种现代化的人工智能技术，主要用于帮助人们解决问题。
其中，基于自然语言处理和知识图谱的智能问答系统已经成为研究和应用的热点之一。
这种问答系统可以对用户提出的问题进行语义分析、分类和匹配，从大量的知识图谱中找到最合适的答案，并将其有效地呈现给用户。
本文将从技术层面和实际应用等方面分析和讨论基于自然语言处理和知识图谱的智能问答系统。
一、技术层面基于自然语言处理的智能问答系统主要涉及以下技术：语义识别、语义匹配、问句类型识别和答案生成等。
1. 语义识别当用户提出问题的时候，系统需要进行语义识别，将问题转换成机器可理解的表示形式。
在此过程中，系统需要采用自然语言处理技术，将语句分词、标注、解析，提取出其中的实体词、动词、名词等关键信息。
通过构建语义网络，系统可以将不同的实体、关系和属性相连，形成图谱。
2. 语义匹配语义匹配是指将用户的问题与知识图谱中的答案进行匹配，找到最合适的答案。
在此过程中，系统需要计算问题和答案之间的相似度，并根据用户对答案的评价来不断调整和完善算法。
这些算法可以基于向量空间模型、概率模型、逻辑推理等方法来实现。
3. 问句类型识别对于单一的问题，不同的问句类型会导致系统的回答方式也不同。
因此，系统需要对问句类型进行识别，以此来确定回答的方式。
例如，某些问句需要回答数字，而某些问句需要回答时间、地点、人名等实体信息。
4. 答案生成在找到最适合的答案之后，系统需要对其进行处理，将答案进行生成。
这个过程可以基于预先定义好的模板，也可以通过构建逻辑语义结构来实现。
二、实际应用基于自然语言处理和知识图谱的智能问答系统在很多领域都得到了实际应用。
其中，智能客服、智能教育和智能医疗等领域得到了广泛的关注和探索。
1. 智能客服智能客服可以为企业提供24小时不间断的在线服务，便于用户随时解决问题。
这种问答系统可以集成在移动应用、网站和微信公众号等渠道中，并提供自然语言搜索、语音搜索等多种功能。
基于语义分析与知识图谱的智能机器人问答系统
基于语义分析与知识图谱的智能机器人问答系统智能机器人问答系统在当今科技发展的背景下，成为了人工智能领域的热门研究方向之一。
基于语义分析与知识图谱的智能机器人问答系统以其强大的问答能力和高效的查询速度，被广泛应用于知识检索、问题解答、智能助手等领域。
语义分析是智能机器人问答系统中一个关键的技术，它主要涉及到对问句的语义理解和语义匹配。
通过使用自然语言处理技术和机器学习算法，系统能够对用户提出的问题进行步骤化的语义分析，从而能够更准确地理解用户的意图。
在语义匹配阶段，系统会将用户的问题和知识图谱中的知识进行匹配，找出与问题对应的最优答案。
而知识图谱则为智能机器人问答系统提供了高质量的知识资源，它以图的形式存储了丰富的实体关系和属性信息，并通过连接不同实体之间的关系构建了一个庞大的知识网络。
在智能机器人问答系统的设计与实现中，任务的关键是如何搭建一个准确且高效的知识图谱。
首先，需要对各领域的知识进行抽取和整合。
这一步骤可以通过自动化的方式，从网络上爬取大量的文本数据，并使用自然语言处理和信息抽取技术提取其中的实体、关系和属性信息。
其次，需要对抽取的结果进行清洗和去重，以确保知识的准确性和一致性。
最后，将清洗后的知识存储到知识图谱中，并构建索引以提高查询速度。
知识图谱的不断更新和维护也是一个重要的任务，系统需要及时更新新的知识并清理过时的知识，以保持知识图谱的实时性和准确性。
当用户提问时，系统首先会对问题进行分词和语法分析，获得问题的关键词和句法结构。
接下来，系统会基于知识图谱中的关系和属性对问题进行语义解析，确定用户问题的意图。
通过语义匹配算法，系统将问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配，并找出最相关的知识。
最后，系统将匹配到的知识进行筛选和排序，生成最优的答案，并将答案返回给用户。
在实际应用中，基于语义分析与知识图谱的智能机器人问答系统已经发挥了重要的作用。
比如，智能客服领域的机器人助手可以通过系统中的知识图谱回答用户的问题，提供更快速、准确的服务。
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。
知识图谱与自然语言处理在智能问答系统中的应用
知识图谱与自然语言处理在智能问答系统中的应用一、引言随着人工智能技术的迅速发展，智能问答系统逐渐被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、零售等。
这种系统可以帮助用户快速地获取需要的信息，解决问题。
知识图谱和自然语言处理是智能问答系统的两个重要组成部分，本文将介绍它们在智能问答系统中的应用。
二、知识图谱在智能问答系统中的应用1. 知识图谱的概念知识图谱是一种描述现实世界中实体（如人、事物、概念等）及它们之间关系的语义网络。
它由三部分组成：实体、属性和关系。
实体是具体的事物或抽象的概念，属性是描述实体特征的信息，关系是描述实体之间联系的信息。
2. 知识图谱的构建方法知识图谱的构建方法有两种，一种是人工构建，另一种是自动构建。
人工构建需要人工对现实世界中的实体和关系进行描述和抽象。
自动构建则是利用搜索引擎、网络爬虫等技术自动爬取网络上的数据，通过自然语言处理技术从文本中识别出实体、属性和关系。
3. 知识图谱在智能问答系统中的应用知识图谱可以提供丰富的信息，因此在智能问答系统中具有重要的应用。
例如，在问答系统中，知识图谱可以用来回答复杂问题。
当用户提出一个问题时，系统可以通过匹配知识图谱中的实体、属性和关系来回答问题。
4. 知识图谱的优缺点知识图谱的优点在于它可以提供全面的信息，可以用于回答复杂的问题。
知识图谱的缺点在于构建需要大量的人工工作或者计算资源。
三、自然语言处理在智能问答系统中的应用1. 自然语言处理的概念自然语言处理是一种用于处理人类自然语言的技术。
它主要包括文本分析、语义分析、语音识别等技术。
自然语言处理可以使计算机能够理解人类的语言并与人类交互。
2. 自然语言处理的应用自然语言处理在智能问答系统中具有重要的应用。
例如，在问答系统中，自然语言处理可以用来分析用户的问题，并寻找最合适的答案。
3. 自然语言处理的优缺点自然语言处理的优点在于它可以直接处理人类的语言，用户不需要理解计算机语言。
基于知识图谱的智能问答系统开发
基于知识图谱的智能问答系统开发智能问答系统（Intelligent Question Answering System，以下简称IQAS）是基于人工智能技术和知识图谱构建的一种能够根据用户提问自动回答问题的系统。
基于知识图谱的智能问答系统开发是当前人工智能领域的研究热点之一，具有重要的应用前景。
本文将介绍基于知识图谱的智能问答系统开发的相关技术和方法。
一、系统框架基于知识图谱的智能问答系统主要由以下几个模块构成：自然语言理解模块、答案匹配模块、答案生成模块和自然语言生成模块。
1. 自然语言理解模块自然语言理解是智能问答系统的核心模块，它负责将用户输入的自然语言转化为计算机可以理解的形式。
在自然语言理解过程中，需要进行句法分析、语义解析、实体识别等任务。
句法分析可以分析句子的结构和语法关系，帮助系统理解句子的语义。
语义解析则可以将句子转化为一种形式化的表示，例如逻辑形式或语义图。
实体识别是指识别句子中的命名实体，例如人名、地名、时间等。
这些任务的完成可以借助自然语言处理、机器学习和深度学习等技术。
2. 答案匹配模块答案匹配是将用户问题与已有知识图谱中的信息进行匹配，找到与问题相符的答案。
答案匹配可以根据问题的语义表示和知识图谱中的实体和关系来进行。
常用的答案匹配方法有基于语义相似度的匹配和基于图匹配的方法。
基于语义相似度的匹配方法可以使用词嵌入技术和文本相似度算法计算问题与知识图谱中的实体之间的相似度，从而找到最相关的实体作为答案。
基于图匹配的方法则可以将知识图谱看作一个图，通过图匹配算法找到与问题最相似的子图来解决问题。
3. 答案生成模块答案生成模块是根据问题和匹配到的答案生成最终的回答。
在答案生成过程中，需要结合问题的语义和答案的内容进行推理和生成。
常用的答案生成方法有基于逻辑推理的方法和基于模板的方法。
基于逻辑推理的方法可以使用逻辑推理规则和规则引擎来进行推理和生成。
基于模板的方法可以通过事先定义和挖掘一系列问题-答案样本，以此为基础来生成答案。
AI智能问答是什么原理
AI智能问答是什么原理AI智能问答（Artificial Intelligence Question Answering）是一种基于人工智能技术的问答系统，其原理是通过模拟人类的问题回答过程，利用自然语言处理、知识图谱以及机器学习等技术，实现对用户提出的问题进行准确、智能的回答。
下面将着重介绍AI智能问答的原理以及相关技术。
一、自然语言处理（Natural Language Processing）自然语言处理是AI智能问答的基础，它涉及到对自然语言文本的理解、分析和处理。
主要包括词法分析、句法分析、语义分析以及语言生成等技术。
在AI智能问答系统中，自然语言处理用于将用户提问的文本转化为计算机可以处理的结构化形式，以便进行后续的问题匹配和回答。
二、知识图谱（Knowledge Graph）知识图谱是AI智能问答中重要的组成部分，它是一种表示和存储结构化知识的图形数据库。
知识图谱以实体和关系为核心，将各种实体（如人物、地点、事件等）及其之间的关系进行建模。
通过建立知识图谱，AI智能问答系统可以从中获取相关的知识并提供更加准确和完整的回答。
三、机器学习（Machine Learning）机器学习是AI智能问答的关键技术之一，它通过训练模型来实现自动学习和优化。
在AI智能问答系统中，机器学习可以用于问题匹配、答案生成和评估等任务。
通过对大量的问题和答案进行学习，系统可以提高对用户问题的解析能力，并根据历史数据进行模型的优化和更新。
四、问题匹配（Question Matching）问题匹配是AI智能问答的核心环节，它用于将用户提问与已有问题进行匹配，从而找到相似或相关的问题及其对应的答案。
问题匹配可以采用传统的基于规则的方法，也可以利用深度学习模型进行语义的表示和匹配。
通过精确的问题匹配，AI智能问答系统能够有效地提供用户所需的信息。
五、答案生成（Answer Generation）答案生成是AI智能问答系统中的关键环节，它通过对找到的相关问题进行进一步的处理和分析，从而生成准确、完整的回答。
基于机器学习的智能问答与知识图谱构建
基于机器学习的智能问答与知识图谱构建智能问答与知识图谱是当前人工智能领域的热门研究方向之一，通过机器学习技术的应用，可以实现智能问答系统与知识图谱的构建。
智能问答系统能够准确、迅速地回答用户提出的问题，而知识图谱则是将大量的信息组织起来，形成一张包含实体、属性和关系的结构化知识表示图。
本文将介绍基于机器学习的智能问答与知识图谱构建的相关技术和方法。
一、智能问答智能问答系统是一种利用自然语言处理和机器学习技术，以人类方式向用户提供准确答案的系统。
它通过分析用户的问题，从大量的知识库、文档或互联网上获得最相关的信息，并生成包含答案的自然语言回复。
对于智能问答系统的构建，需要解决以下几个关键问题：1. 问题理解与分析：对用户提出的问题进行语义解析，理解问题的意图和需求。
这一步可以利用自然语言处理技术，如词法分析、句法分析和语义角色标注等方法，将问题转化为机器可理解的形式。
2. 知识检索与匹配：对于获得的问题，根据问题的语义和上下文信息，从知识库或文档中检索与问题最相关的信息。
多种技术如倒排索引、向量空间模型和语义相似度计算等可以被应用于这个环节。
3. 答案生成与评估：根据检索到的信息，生成准确、流畅的自然语言答案，并根据一定的评估准则对答案进行排序和过滤。
这一过程可以利用自然语言生成技术、摘要生成技术和答案评估技术等来完成。
二、知识图谱构建知识图谱是一种将实体、属性和关系组织起来的结构化知识表示方法，可以用于描述实体间的语义关系和知识推理。
知识图谱的构建一般包括以下几个步骤：1. 知识抽取与表示：从大量结构化和非结构化数据中抽取出实体、属性和关系的信息，并进行合理的表示和组织。
这一步可以利用自然语言处理、信息抽取和实体链接等技术来完成。
2. 实体识别与链接：根据抽取到的信息，对实体进行识别和链接，将不同数据源中的相同实体进行关联。
实体链接可以利用命名实体识别、实体消歧和实体对齐等技术来实现。
3. 属性识别与抽取：对实体的属性进行识别和抽取，获取实体属性的值。
echop方案
Echop方案概述Echop方案是一种基于人工智能和自然语言处理技术的自动问答系统。
该系统通过对用户提出的问题进行语义分析和知识图谱匹配，从而快速、准确地提供相关答案。
背景随着互联网的发展，人们对信息的获取需求也日益增长。
然而，大量的信息使得人们面临了信息过载的问题。
在这种情况下，开发一种高效的自动问答系统成为刻不容缓的任务。
Echop方案应运而生，旨在为用户提供高质量的问答服务，帮助他们快速解决问题。
原理Echop方案的核心原理是将用户输入的问题转化为计算机可理解的形式，并在知识图谱中进行匹配，寻找与问题相关的信息。
具体步骤如下：1.语义分析首先，对用户输入的问题进行语义分析，识别问题的关键词、实体以及问句类型。
通过自然语言处理技术，将问题转化为向量表示，以便与知识图谱中的内容进行比对。
2.知识抽取在知识图谱中，我们预先存储了大量结构化的知识和答案。
通过自动抽取和整理，将这些知识转化为知识图谱的形式，提供给系统使用。
3.知识匹配根据用户提出的问题，系统将问题的语义信息与知识图谱中的知识进行匹配。
通过计算问题表示向量与知识表示向量之间的相似度得分，找到与问题最相似的知识。
4.答案生成在确定了与问题最相关的知识之后，系统将从知识图谱中抽取相关信息，并生成最终的答案。
答案可以是一个简短的文字描述，也可以是一段文字、一张表格等。
5.答案展示最后，系统将生成的答案以易读的形式展示给用户。
用户可以通过查看答案，快速获取到所需的信息。
特点Echop方案具有以下几个特点：1.高效性由于采用了基于知识图谱的方式，Echop能够快速从大量的存储知识中找到与问题最相符的信息，并生成答案。
2.准确性通过语义分析和知识匹配，Echop能够准确理解用户问题的意图，提供与用户期望相符的答案。
3.可扩展性Echop的知识图谱可以根据需要进行更新和扩展。
用户可以根据自己的需求，将更多的知识和答案添加到系统中，从而提高系统的覆盖范围和准确性。
一种基于自然语言处理的智能问答系统[发明专利]
![一种基于自然语言处理的智能问答系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/d132ffedcc175527062208b0.png)
专利名称：一种基于自然语言处理的智能问答系统专利类型：发明专利
发明人：陈婧怡,陈慧萍,杜鹏,丁翰雯
申请号：CN201910207884.0
申请日：20190319
公开号：CN109947921A
公开日：
20190628
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于自然语言处理的智能问答系统，包括知识库构建模块、问答对管理模块以及问答匹配模块；所述知识库构建模块包括文档预处理模块、构建文档结构树模块以及构建问答对模块；所述问答对管理模块包括任务管理模块、文档管理模块、关键词管理模块以及问答对操作模块；所述问答匹配模块用于将用户所提问题和知识库生成模块所创建的问答对进行匹配，本发明从文档中提取尽可能多的高质量问答对，答复提高了知识库的检索效率和准确度。
申请人：河海大学常州校区
地址：213000 江苏省常州市晋陵北路200号
国籍：CN
代理机构：南京纵横知识产权代理有限公司
代理人：董建林
更多信息请下载全文后查看。
一种基于知识图谱的智慧问答系统及其方法[发明专利]
![一种基于知识图谱的智慧问答系统及其方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1072fd7d777f5acfa1c7aa00b52acfc789eb9fc9.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 201810948272.2(22)申请日 2018.08.20(71)申请人 重庆柚瓣家科技有限公司地址 401121 重庆市两江新区互联网产业园腾讯众创空间5楼(72)发明人 薛方正 雷宏伟 (74)专利代理机构 重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙) 50217代理人 陈家辉(51)Int.Cl.G06F 16/332(2019.01)G06F 16/36(2019.01)G16H 50/20(2018.01)G16H 50/70(2018.01)(54)发明名称一种基于知识图谱的智慧问答系统及其方法(57)摘要本发明涉及疾病问答技术领域，目的之一在于提供一种基于知识图谱的智慧问答系统，包括数据库、查询子系统和输出模块，数据库存储有疾病数据，疾病数据包括相关联的疾病名和症状信息，查询子系统在获取到症状信息后，从数据库中查询出包含有该症状信息的疾病数据，输出模块输出并显示该疾病数据；查询子系统包括查询模块、运算模块以及询问模块，查询模块在接收到病人的症状信息后，从数据库中查询出所有包括该症状信息的疾病数据，运算模块对这些疾病数据进行“∩”运算后，再对“∩”运算的结果进行“∪”运算，在“∪”运算的结果不为空时，将“∪”运算得到的结果作为查询得到的疾病数据输出到输出模块，还提供了一种基于上述系统的方法。
权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 109241257 A 2019.01.18C N 109241257A1.一种基于知识图谱的智慧问答系统，其特征在于：包括数据库、查询子系统和输出模块，所述数据库存储有医学知识图谱，所述医学知识图谱包括从第三方获取到的疾病数据，所述疾病数据包括相关联的疾病名和症状信息，所述查询子系统用于获取病人的症状信息；所述查询子系统在获取到病人的症状信息后，从所述数据库中查询出包含有该症状信息的疾病数据，所述输出模块输出并显示该疾病数据；所述查询子系统包括查询模块、运算模块以及询问模块，查询模块在接收到病人的症状信息后，从所述数据库中查询出所有包括该症状信息的疾病数据，运算模块对这些疾病数据进行“∩”运算后，再对“∩”运算的结果进行“∪”运算，在“∪”运算的结果不为空时，将“∪”运算得到的结果作为查询得到的疾病数据输出到输出模块，在“∪”运算的结果为空时，询问模块输出症状询问信息，在有补充的症状信息时，将补充的症状信息与原有的症状信息作为新的症状信息进行查询，得到疾病数据，若没有补充的症状信息，则输出空的查询结果。
一种基于知识图谱实现软件测试智能问答的方法及系统[发明专利]
![一种基于知识图谱实现软件测试智能问答的方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/73e3f292294ac850ad02de80d4d8d15abe230009.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 202011162348.2(22)申请日 2020.10.27(71)申请人 恩亿科（北京）数据科技有限公司地址 100192 北京市海淀区西小口路66号东升科技园·北领地D-1楼1层136A(东升地区)(72)发明人 潘林圣 王伟健 (74)专利代理机构 青岛清泰联信知识产权代理有限公司 37256代理人 赵燕(51)Int.Cl.G06F 16/332(2019.01)G06F 16/36(2019.01)G06F 16/951(2019.01)G06F 40/289(2020.01)(54)发明名称一种基于知识图谱实现软件测试智能问答的方法及系统(57)摘要本申请公开了一种基于知识图谱实现软件测试智能问答的方法及系统，所述方法包括如下步骤：根据来源站点爬取软件测试领域中相关技术信息写入数据库；根据所述数据库中的原始数据信息构建知识图谱；用户通过问答交互组件输入提问，系统根据所述提问与所述知识图谱相匹配，根据匹配结果输出对应回答。
通过本申请，测试人员在开始一个新的系统测试项目，或者测试项目含有新兴技术时，可以直接尝试了解业内已有的解决方案和相关知识，以供系统测试方案的决策参考，从而提高了测试准备阶段的工作效率。
权利要求书2页 说明书9页 附图9页CN 112231459 A 2021.01.15C N 112231459A1.一种基于知识图谱实现软件测试智能问答的方法，其特征在于，包括如下步骤：数据库构建步骤：根据来源站点爬取软件测试领域中相关技术信息写入数据库；图谱构建步骤：根据所述数据库中的原始数据信息构建知识图谱；问答步骤：用户通过问答交互组件输入提问，系统根据所述提问与所述知识图谱相匹配，根据匹配结果输出对应回答。
2.如权利要求1所述的基于知识图谱实现软件测试智能问答的方法，其特征在于，所述数据库构建步骤具体包括以下步骤:站点配置步骤：配置需要爬取相关技术信息的所述来源站点，并根据所述来源站点配置站点列表；站点访问步骤：应用爬虫访问所述站点列表中的任一来源站点，并拉取所述来源站点的页面数据；数据处理步骤：筛选出所述页面数据中指定标签数据，并对所述指定标签数据结构化处理写入所述数据库；站点爬取判断步骤：判断所述站点列表是否全部爬取完成，若是则结束；若否则返回所述站点访问步骤直到所述站点列表中的来源站点全部爬取完成。
基于自然语言处理与知识图谱的智能问答系统研究
利用数据挖掘技术预测短期股市走势的研究与实现近年来，股市交易规模不断扩大，投资者日益关注短期股市走势的预测。
为了满足市场需求，研究者们通过利用数据挖掘技术来预测短期股市走势，以提供参考和辅助决策。
本文将着重探讨数据挖掘技术在预测短期股市走势方面的研究和实现。
首先，数据挖掘技术包括数据集成、数据清洗、特征选择和模型构建等过程。
在预测短期股市走势方面，首先需要从股市交易所获取大量的金融数据，这些数据包括股票价格、交易量、公司财务报表等。
然而，这些原始数据中常常存在缺失值、异常值等问题，因此需要进行数据清洗工作以确保数据的准确性和完整性。
清洗后的数据集对于后续的数据挖掘任务至关重要。
其次，特征选择是预测模型构建的关键步骤。
在股市走势预测中，需要选择一些具有预测能力的特征来构建预测模型。
常见的特征包括历史股票价格、交易量、市盈率等。
为了提高预测的准确性，还可以选择一些与股票走势相关的外部特征，如经济指标、政策因素等。
通过分析和挖掘这些特征与股市走势的关联性，可以选择出最重要的特征，以提高模型的预测能力。
第三，模型构建是数据挖掘技术的核心步骤。
常用的预测模型包括时间序列模型、回归模型、神经网络等。
其中，时序模型基于历史数据的时间相关性进行预测，例如ARIMA模型可以用来预测未来股票价格的走势。
而回归模型则关注特征变量与目标变量之间的关系，通过建立数学模型来进行预测。
神经网络模型则是通过使用多层次的神经元来模拟人脑神经系统，从而实现对股票走势的预测。
此外，在使用数据挖掘技术预测短期股市走势时，还需要考虑一些常见的问题和挑战。
首先，股市包含大量的噪声和随机因素，这给预测带来困难。
因此，模型的准确性和稳定性是需要重点关注的方面。
其次，数据的选择和质量对预测结果有着至关重要的影响。
不准确或不完整的数据会导致模型预测的失真。
此外，模型的泛化能力也是需要考虑的问题。
在构建预测模型时，需要通过合理的算法选择和交叉验证来保证模型的泛化能力。
基于自然语言处理的智能问答知识抽取与表示研究
基于自然语言处理的智能问答知识抽取与表示研究智能问答系统（Intelligent Question-Answering System，IQAS）是一种基于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的人工智能系统，旨在通过理解和回答用户提出的自然语言问题。
而智能问答知识抽取与表示是其中重要的研究领域之一。
本文将探讨基于自然语言处理的智能问答知识抽取与表示的研究进展和应用。
智能问答系统的目标是从大量的知识源中寻找准确且相关的答案。
这就要求智能问答系统能够有效地从海量文本中抽取出与问题相关的知识，并将其进行适当的表示。
知识抽取是指从原始文本中提取出结构化、语义化的知识信息的过程，而知识表示是指将抽取得到的知识以适合机器处理的形式进行表达与存储。
知识抽取过程可以分为三个主要步骤：实体识别、关系抽取和属性抽取。
实体识别是指识别出问题中的关键实体，如人名、地名等。
关系抽取则是在文本中发现实体之间的关系，例如"A是B 的创始人"。
而属性抽取则是指从文本中提取出实体的属性特征，如"乔布斯是美国人"。
在智能问答系统的知识表示中，一种常见的方法是使用图谱（Knowledge Graph）表示知识。
图谱是一种以节点和边表示实体和关系的知识图结构。
通过构建图谱，可以将大量的知识以结构化且可计算的形式进行存储和查询。
知识抽取得到的实体和关系可以成为图谱的节点和边，从而构建起知识图谱。
而针对问题的回答可以通过图谱查询的方式进行。
除了图谱，还有其他的知识表示方法可以用于智能问答系统。
例如，向量空间模型（Vector Space Model，VSM）可以将问题和答案表示为高维向量，通过计算向量之间的相似度来找到最相关的答案。
另外，深度学习方法如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和转换器（Transformer）等也被应用于智能问答系统的知识表示中，通过学习问题和答案之间的语义关系来提高答案的准确性。
一种基于知识图谱的自然语言问答实现方法和系统[发明专利]
![一种基于知识图谱的自然语言问答实现方法和系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/3fa4e13d360cba1aa911dabb.png)
专利名称：一种基于知识图谱的自然语言问答实现方法和系统专利类型：发明专利
发明人：崔万云,梁家卿,肖仰华
申请号：CN201710139458.9
申请日：20170310
公开号：CN106934012A
公开日：
20170707
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的自然语言问题实现方法和系统，包括：在线部分模块，其中，所述在线部分模块，包括：复杂问题解析单元，用于接受用户提出自然语言问题，并对问题进行解析，如果问题是复杂性问题，则将其分解为一系列的二元事实型问题；概率推导单元，用于对每一个二元事实型问题，用概率推算的方法来找它的值，其中，该概率推算过程用到了P(P|T)，即已知模板(template)，对应谓语(predicate)的实体和值概率；知识图谱查询单元，用于从从预先训练的知识图谱中找到并返回答案。
本发明以知识图谱为知识来源，以问题模板为表示问题、理解问题的基本单元，可以直线快速、准确的自然语言问题回答。
申请人：上海数眼科技发展有限公司
地址：200000 上海市黄浦区泥城镇云汉路979号2楼
国籍：CN
代理机构：苏州国诚专利代理有限公司
代理人：韩凤
更多信息请下载全文后查看。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
(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 201910388931.6
(22)申请日 2019.05.10
(71)申请人 天津中科智能识别产业技术研究院
有限公司
地址 300457 天津市滨海新区天津经济技
术开发区第二大街57号泰达MSD-G1-
1001单元
(72)发明人 张大朋 孙哲南
(74)专利代理机构 天津市三利专利商标代理有
限公司 12107
代理人 韩新城
(51)Int.Cl.
G06F 16/332(2019.01)
G06F 16/36(2019.01)
G06F 16/33(2019.01)
(54)发明名称
一种基于自然语言处理和知识图谱的智能
问答方法
(57)摘要
本发明公开一种基于自然语言处理和知识
图谱的智能问答方法，在对话策略学习阶段中，
通过对设置的必要属性的学习，识别出不确定话
轮，使该不确定话轮与知识图谱交互，由知识图
谱进行处理反馈，输出反馈结果；若当前场景下
识别到用户有调用新场景意图，则通过对话嵌套
从当前场景跳转到新场景进行对话。
本发明通过
引入知识图谱的推理和对话的嵌套，解决了现有
聊天系统技术的缺点，即对于无法预测的话轮及
场景内调用其它场景无法处理的问题。
权利要求书1页 说明书4页 附图4页CN 110222162 A 2019.09.10
C N 110222162
A
权 利 要 求 书1/1页CN 110222162 A
1.一种基于自然语言处理和知识图谱的智能问答方法，其特征在于，在对话策略学习阶段中，通过对设置的必要属性的学习，识别出不确定话轮，使该不确定话轮与知识图谱交互，由知识图谱进行处理反馈，输出反馈结果；
若当前场景下识别到用户有调用新场景意图，则通过对话嵌套从当前场景跳转到新场景进行对话。
2.如权利要求1所述基于自然语言处理和知识图谱的智能问答方法，其特征在于，若某个话轮在当前场景不存在，则在对话历史中查询是否存在某个话轮，若存在，则跳转到此话轮中并将此话轮执行的历史中的场景通过嵌套置为当前场景，然后进行此话轮的执行。
3.如权利要求2所述基于自然语言处理和知识图谱的智能问答方法，其特征在于，所述在对话历史中查询是否存在某个话轮，通过知识图谱来实现。
2。