(19)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 202210433516.X (22)申请日 2022.04.24 (71)申请人 国网上海市电力公司 地址 200122 上海市浦东 新区自由贸易试 验区源深路1 122号 (72)发明人 毛玮韵　魏本刚　徐湘忆　陈璐　 吴天逸　彭政睿　任辰　 (74)专利代理 机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 312 25 专利代理师 翁惠瑜 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/332(2019.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 一种基于知识图谱的应答方法、 电子 设备及 介质 (57)摘要 本发明涉及一种基于知识图谱的应答方法、 电子设备及介质， 方法包括以下步骤： S1、 获取用 户问题； S2、 将用户问题输入训练好的语义提取 模型， 获得问题 语义信息； S3、 对问题 语义信息进 行命名实体识别， 获得问题命名实体； S4、 根据问 题命名实体在预先构建的知识图谱中进行匹配， 输出问题答案； 知识图谱的构建过程包括： 采集 若干条应答历史数据， 构成历史数据集， 并输入 训练好的语义提取模型， 获得语义数据集； 对语 义数据集进行命名实体识别， 获得若干个问题语 义向量， 构成知 识图谱。 与现有 技术相比， 本发明 具有精度高、 准确率高和速度快等优点。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114880481 A 2022.08.09 CN 114880481 A 1.一种基于知识图谱的应答方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 获取用户问题； S2、 将用户问题输入训练好的语义 提取模型， 获得问题语义信息； S3、 对问题语义信息进行命名实体识别， 获得问题命名实体； S4、 根据问题命名实体在预 先构建的知识图谱中进行匹配， 输出问题答案； 其中， 所述的知识图谱的构建过程包括： 采集若干条应答历史数据， 构成历史数据集； 将历史数据集输入训练好的语义 提取模型， 获得语义数据集； 对语义数据集进行命名实体识别， 获得若干个问题语义向量， 构 成知识图谱， 所述的问 题语义向量的表达式为： (实体， 关系， 实体)； 所述的步骤S4的具体过程包括： 根据问题命名实体在知识图谱中匹配问题语义向量， 将匹配到的问题语义向量作为问 题答案并输出。 2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的应答方法， 其特征在于， 训练语义提取模 型的损失函数表达式为： 其中， x为输入向量， w为特征权重， n为样本 数量， y为期望输 出值， hw(x)为一般线 性回归 函数的假设函数， hw(x)的表达式为： 其中， b为噪声参数。 3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的应答方法， 其特征在于， 所述的语义提取 模型的每次迭代训练中， 通过随机斜 率下降法和误差反向传播 算法对特 征权重进行更新。 4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的应答方法， 其特征在于， 所述的步骤S3的 具体过程包括： 通过隐马尔可 夫模型的隐含序列确定问题语义信息中的可观测状态； V＝{v1， ...， vM} H＝{h1， ...， hN} O＝{o1， ...， oT} I＝{i1， ...， iT} 其中， V和H分别为自然语言集合和隐藏状态合集， 其中v表示字， M为已知字数， h代表隐 状态， N为状态数量， O为可观测状态序列， I为隐含状态序列， o表示已观测 到的文本， i为已 观测到的文本对应的隐状态， T为字数； 计算隐马尔可 夫模型初始化隐状态的概 率分布 π： π ＝P(i1＝hi) 其中， P(i1＝hi)为序列中第一个字i1的实体标记为hi的概率；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114880481 A 2计算用于表示 不同状态间转移的概 率的状态转移 矩阵Aij： 计算用于表示隐状态生成观测结果的观测概 率矩阵Bjk： Bjk＝P(ot＝vk|it＝hj) 其中， P(ot＝vk|it＝hj)表示t时刻实体标记hi对应到文字vk的概率， vk∈H， hi， j∈H； 基于概率 分布 π、 状态转移矩阵Aij以及观测概率矩阵Bjk， 通过目标函数得整体的序列和 隐状态发生的概 率最优化， 得到第t时刻的最优标注； 所述的目标函数为： argmax( π， A， B)＝P(i1...ito1...ot| π， A， B) 通过维特比算法中的动态规划算法找到全局最优的标记序列， 作为命名实体： 其中， 为全局最优的标记序列。 5.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的应答方法， 其特征在于， 所述的隐马尔可 夫模型初始化隐状态的概 率分布 π 的计算公式为： π ＝P(i1＝hi) 其中， P(i1＝hi)为序列中第一个字i1的实体标记为hi的概率。 6.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的应答方法， 其特征在于， 所述的状态转移 矩阵A的计算公式为： Aij＝P(it+1＝hj|it＝hi) 其中， Aij为状态转移矩阵， P(it+1＝hj|it＝hi)表示t时刻实体标记为hi， 而在t+1时刻实 体标记转换到 hj的概率。 7.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的应答方法， 其特征在于， 所述的观测概率 矩阵Bjk的计算公式为： Bjk＝P(ot＝vk|it＝hj) 其中， P(ot＝vk|it＝hj)表示t时刻实体标记hi对应到文字vk的概率， vk∈H， hi， j∈H。 8.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的应答方法， 其特征在于， 所述的步骤S4的 具体过程包括： 通过索引在知识图谱中搜索问题命名实体， 返回与问题命名实体相关的候选问题语义 向量， 针对问题和关系、 问题和答案进 行联合语义表征， 然后从候选问题语义向量中选择得 分最高的候选问题语义向量作为 答案。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器和 处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 所述处理器调用所述 程序指令能够执 行如权利要求1至8任一所述的应答方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 包括计算机程序， 所述计算机程序能够被 处理器执行以实现如权利要求1 ‑8任一所述的应答方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114880481 A 3