基于知识图谱的知识管控方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于知识图谱的知识管控方法及装置，该方法包括：采集知识源，根据图谱构建算法分析知识源，得到第一构建要素，根据图谱构建算法分析第一构建要素，得到第二构建要素，根据第一构建要素构建模式层、第二构建要素构建数据层，并根据构建出的模式层及数据层构建目标知识图谱；根据预设知识库构成要素及目标知识图谱，构建目标知识库；采集用户使用目标知识库的用户数据，并分析该用户数据，得到对应的目标服务，根据智能辅助模型分析目标服务以及用户数据，得到用户的学习者画像，分析该学习者画像，得到用户的个性化学习路径。可见，实施本发明专利技术能够提高对安全知识的管控效率，进而提高用户学习安全知识的学习效率及学习体验。率及学习体验。率及学习体验。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的知识管控方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据管控
，尤其涉及一种基于知识图谱的知识管控方法及装置。

技术介绍

[0002]随着电力系统规模的扩展与迭代升级，新的安全生产知识也随之迭代更新，并呈现出新的安全生产知识增长快、更新频率高且知识结构松散等特点。同时，也导致了安全知识学习存在资料难找、效果不佳和缺乏系统性等问题。其中：
[0003]学习资料难找：体现于安全知识的学习资料包括了图文、视频以及语音等多形式的结构化和非结构化数据，并且存储于不同业务系统或个人电脑中，使得安全知识的学习资料存储十分零散，仅仅依赖于系统的关键字匹配，存在检索能力差的缺陷，十分不利于用户对学习资料的查找。
[0004]学习效果不佳：表现在以往的安全学习主要以班长带头集中学习为主，学员常以被动学习的心态参与，同时，由于负责开展学习的管理人员数量有限，导致学员在学习过程中存在疑惑时不能得到及时有效的解答，导致学员所能吸取的知识有限。
[0005]学习缺乏系统性：为了通过每年的安规考试，学员往往是零散的吸收安全知识，此外，在学习到安全知识后，学员缺乏对知识掌握的正向反馈，对实际工作中面临的安全风险问题缺乏充分的认知力和准确的判断力。
[0006]可见，在解决上述问题的基础上，如何提高安全知识的管控效率显得尤为重要。

技术实现思路

[0007]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于知识图谱的知识管控方法及装置，能够智能化整合安全知识，有利于提高对安全知识的管控效率，进而提高用户学习安全知识的学习体验和学习效率。
[0008]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于知识图谱的知识管控方法，所述方法包括：
[0009]采集用于构建目标知识图谱的知识源，所述目标知识图谱由模式层和数据层组成；
[0010]根据预设图谱构建算法分析所述知识源，得到用于构建所述模式层的第一构建要素，所述第一构建要素包括本体数据以及本体关系，所述本体关系包括上下文关系以及非上下文关系，所述上下文关系为每个所述本体数据在所述知识源的上下文位置中与其他本体数据的关系；
[0011]根据所述图谱构建算法分析所述第一构建要素，得到用于构建所述数据层的第二构建要素，所述第二构建要素包括实体数据以及与所述实体数据对应的实体结构；
[0012]根据所述第一构建要素构建所述模式层，以及根据所述第二构建要素构建所述数据层，并根据构建出的所述模式层以及所述数据层构建所述目标知识图谱；
[0013]根据预设知识库构成要素以及所述目标知识图谱，构建用于对所述知识源进行管控的目标知识库，所述目标知识库与所述目标知识图谱建立有关联关系；
[0014]采集目标用户使用所述目标知识库的用户数据，并分析所述用户数据，得到与所述目标用户匹配的目标服务，所述目标服务包括针对所述用户数据的智能问答服务、个性化推荐服务以及智能搜索服务中的至少一种；
[0015]根据预设智能辅助模型分析所述目标服务以及所述用户数据，得到与所述目标用户匹配的学习者画像，所述学习者画像包括所述目标用户学习所述目标知识库中任意知识体系对应的学习进度；
[0016]根据所述目标知识图谱分析所述学习者画像，得到与所述目标用户匹配的个性化学习路径，以使所述目标用户根据所述个性化学习路径进行学习。
[0017]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据预设图谱构建算法分析所述知识源，得到用于构建所述模式层的第一构建要素，包括：
[0018]根据预设图谱构建算法分析所述知识源，得到所述知识源对应的基础术语；
[0019]对所述基础术语执行预设术语提取操作，得到基础术语关系，所述术语提取操作用于确定每个所述基础术语在所述知识源所处的上下文对应的第一关系以及除所述第一关系之外的第二关系，所述基础术语关系包括所述第一关系以及所述第二关系；
[0020]根据所述基础术语关系，对所述基础术语执行预设概念提取操作，得到概念术语，并对所述概念术语执行预设关系提取操作，得到概念术语关系；
[0021]分析所述基础术语、所述基础术语关系、所述概念术语以及所述概念术语关系，得到目标提取规则，所述目标提取规则通过分析执行所述术语提取操作、所述概念提取操作以及所述关系提取操作时所采用的提取规则得到；
[0022]将所述基础术语以及所述概念术语确定为第一构建要素所包括的本体数据，以及将所述基础术语关系和所述概念术语关系确定为所述第一构建要素所包括的本体关系；
[0023]其中，所述对所述概念术语执行预设关系提取操作，得到概念术语关系，包括：
[0024]分析所有所述概念术语中每个概念术语与该概念术语的应用场景的语义关联关系，得到概念术语关系。
[0025]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述图谱构建算法分析所述第一构建要素，得到用于构建所述数据层的第二构建要素，包括：
[0026]根据所述图谱构建算法确定多个表征实体；
[0027]根据所述基础术语关系以及所述概念术语关系结合所述图谱构建算法，确定每个所述表征实体对应的描述数据，所述描述数据包括实体属性以及实体同义名称，且每个所述表征实体的释义覆盖该表征实体所包括的所有实体同义名称对应的释义；
[0028]将每个所述表征实体对应的描述数据填充至该描述数据对应的表征实体，以更新所述表征实体；
[0029]根据所述基础术语关系、所述概念术语关系以及所述目标提取规则，确定基于所有所述表征实体的实体结构；
[0030]将更新后的所有所述表征实体确定为用于构建所述数据层的第二构建要素对应的实体数据；
[0031]其中，所述根据所述基础术语关系以及所述概念术语关系结合所述图谱构建算
法，确定每个所述表征实体对应的描述数据，包括：
[0032]根据所述基础术语关系以及所述概念术语关系，从所述基础术语以及所述概念术语中筛选出实体同义名称；
[0033]根据所述图谱构建算法，确定每个所述表征实体对应的实体属性，并将所述实体同义名称以及所述实体属性确定为每个所述表征实体对应的描述数据。
[0034]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述分析所述用户数据，得到与所述目标用户匹配的目标服务，包括：
[0035]分析所述用户数据，得到所述目标用户在所述目标知识库生成的学习指令；
[0036]检测所述学习指令对应的指令类型，并在预设指令集中检索与所述指令类型匹配的服务，作为与所述目标用户匹配的目标服务；
[0037]在所述指令集中检索出与所述指令类型匹配的服务之后，所述方法还包括：
[0038]当所述目标服务包括所述智能搜索服务时，根据所述学习指令，确定所述目标用户当前操作的搜索关键词；
[0039]将所述搜索关键词映射于所述目标知识图谱中，以使所述目标知识图谱根据所述所述用户数据以及所述搜索关键词，确定与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的知识管控方法，其特征在于，所述方法包括：采集用于构建目标知识图谱的知识源，所述目标知识图谱由模式层和数据层组成；根据预设图谱构建算法分析所述知识源，得到用于构建所述模式层的第一构建要素，所述第一构建要素包括本体数据以及本体关系，所述本体关系包括上下文关系以及非上下文关系，所述上下文关系为每个所述本体数据在所述知识源的上下文位置中与其他本体数据的关系；根据所述图谱构建算法分析所述第一构建要素，得到用于构建所述数据层的第二构建要素，所述第二构建要素包括实体数据以及与所述实体数据对应的实体结构；根据所述第一构建要素构建所述模式层，以及根据所述第二构建要素构建所述数据层，并根据构建出的所述模式层以及所述数据层构建所述目标知识图谱；根据预设知识库构成要素以及所述目标知识图谱，构建用于对所述知识源进行管控的目标知识库，所述目标知识库与所述目标知识图谱建立有关联关系；采集目标用户使用所述目标知识库的用户数据，并分析所述用户数据，得到与所述目标用户匹配的目标服务，所述目标服务包括针对所述用户数据的智能问答服务、个性化推荐服务以及智能搜索服务中的至少一种；根据预设智能辅助模型分析所述目标服务以及所述用户数据，得到与所述目标用户匹配的学习者画像，所述学习者画像包括所述目标用户学习所述目标知识库中任意知识体系对应的学习进度；根据所述目标知识图谱分析所述学习者画像，得到与所述目标用户匹配的个性化学习路径，以使所述目标用户根据所述个性化学习路径进行学习。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的知识管控方法，其特征在于，所述根据预设图谱构建算法分析所述知识源，得到用于构建所述模式层的第一构建要素，包括：根据预设图谱构建算法分析所述知识源，得到所述知识源对应的基础术语；对所述基础术语执行预设术语提取操作，得到基础术语关系，所述术语提取操作用于确定每个所述基础术语在所述知识源所处的上下文对应的第一关系以及除所述第一关系之外的第二关系，所述基础术语关系包括所述第一关系以及所述第二关系；根据所述基础术语关系，对所述基础术语执行预设概念提取操作，得到概念术语，并对所述概念术语执行预设关系提取操作，得到概念术语关系；分析所述基础术语、所述基础术语关系、所述概念术语以及所述概念术语关系，得到目标提取规则，所述目标提取规则通过分析执行所述术语提取操作、所述概念提取操作以及所述关系提取操作时所采用的提取规则得到；将所述基础术语以及所述概念术语确定为第一构建要素所包括的本体数据，以及将所述基础术语关系和所述概念术语关系确定为所述第一构建要素所包括的本体关系；其中，所述对所述概念术语执行预设关系提取操作，得到概念术语关系，包括：分析所有所述概念术语中每个概念术语与该概念术语的应用场景的语义关联关系，得到概念术语关系。3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的知识管控方法，其特征在于，所述根据所述图谱构建算法分析所述第一构建要素，得到用于构建所述数据层的第二构建要素，包括：根据所述图谱构建算法确定多个表征实体；
根据所述基础术语关系以及所述概念术语关系结合所述图谱构建算法，确定每个所述表征实体对应的描述数据，所述描述数据包括实体属性以及实体同义名称，且每个所述表征实体的释义覆盖该表征实体所包括的所有实体同义名称对应的释义；将每个所述表征实体对应的描述数据填充至该描述数据对应的表征实体，以更新所述表征实体；根据所述基础术语关系、所述概念术语关系以及所述目标提取规则，确定基于所有所述表征实体的实体结构；将更新后的所有所述表征实体确定为用于构建所述数据层的第二构建要素对应的实体数据；其中，所述根据所述基础术语关系以及所述概念术语关系结合所述图谱构建算法，确定每个所述表征实体对应的描述数据，包括：根据所述基础术语关系以及所述概念术语关系，从所述基础术语以及所述概念术语中筛选出实体同义名称；根据所述图谱构建算法，确定每个所述表征实体对应的实体属性，并将所述实体同义名称以及所述实体属性确定为每个所述表征实体对应的描述数据。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的基于知识图谱的知识管控方法，其特征在于，所述分析所述用户数据，得到与所述目标用户匹配的目标服务，包括：分析所述用户数据，得到所述目标用户在所述目标知识库生成的学习指令；检测所述学习指令对应的指令类型，并在预设指令集中检索与所述指令类型匹配的服务，作为与所述目标用户匹配的目标服务；在所述指令集中检索出与所述指令类型匹配的服务之后，所述方法还包括：当所述目标服务包括所述智能搜索服务时，根据所述学习指令，确定所述目标用户当前操作的搜索关键词；将所述搜索关键词映射于所述目标知识图谱中，以使所述目标知识图谱根据所述所述用户数据以及所述搜索关键词，确定与所述搜索关键词匹配的初始结果，所述初始结果包括实体和/或概念；根据预设语义搜索算法分析所述搜索关键词，得到第一分析结果，并判断所述第一分析结果中是否包括需要执行拓展操作的拓展标识；当判断出所述第一分析结果中不包括所述拓展标识时，将所述初始结果确定为搜索结果；将所述搜索结果展示在所述目标用户的当前操作界面上，并执行所述的根据预设智能辅助模型分析所述目标服务以及所述用户数据，得到与所述目标用户匹配的学习者画像对应的步骤；当判断出所述第一分析结果包括所述拓展标识时，根据所述目标知识图谱确定与所述初始结果存在关联关系的关联数据；将所述初始结果以及所述关联数据确定为搜索结果，并将所述搜索结果展示在所述目标用户的当前操作界面上，同时触发执行所述的根据预设智能辅助模型分析所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟宇欢，王勇军，姚凤鸣，周海，喻召杰，
申请(专利权)人：南方电网数字平台科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：