【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于知识图谱的深度阅读方法及系统。
技术介绍
1、随着数字化时代的到来，现代社会正迅速进入一个信息爆炸的时代。无论是在新闻门户、学术研究、还是社交媒体平台，人们每天都会遭遇到大量的文本信息。这种信息的泛滥使得传统的阅读和理解方法在处理和吸收这些信息时面临着巨大的压力，尤其是当人们试图从这些文本中提取有意义的知识和信息。
2、传统的方法主要依赖于人们自身的阅读能力和知识背景，这种依赖在大量信息中可能会导致获取的信息不全面，或受到个人认知偏见的影响。同时，由于文本数据具有高度的内部关联性，人们很难在短时间内整合和理解所有相关信息。这样的局限性为更加智能和深度的文本阅读和理解系统的需求创造了空间。
3、知识图谱作为一个新兴的技术，提供了一种图形化的方式来组织和呈现结构化的知识，其中实体、关系和属性组成了复杂的知识网络。与此同时，深度学习技术在文本处理和语义理解方面取得了显著的进步，能够从大规模的文本数据中自动地学习和抽取关键的语义信息。
4、结合知识图谱和深度学习技术，有潜力为用户提供一个更加全面、深入和智能的文本阅读和理解工具，该工具不仅能够帮助用户高效地提取和组织文本中的关键信息，还能够为用户提供个性化的文本理解和解释服务，从而极大地提高文本处理和信息获取的效率。
技术实现思路
1、为克服现有技术的不足，本专利技术提出一种基于知识图谱的深度阅读方法及系统，通过查询知识图谱中的实体、关系和属性，以获取与用户
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于知识图谱的深度阅读方法，包括：
3、步骤s1：通过自动化爬虫和信息提取技术，收集并清洗数据，然后使用实体识别、关系抽取，及属性提取技术将数据转化为知识图谱形式；
4、步骤s2：利用深度学习模型，如卷积神经网络或循环神经网络，对文本进行语义表示，捕捉文本的上下文信息和语义关联；
5、步骤s3：使用高效的图数据库和自定义查询语言，实现对知识图谱的快速查询，支持基于实体、关系和属性的查询，并提供个性化的查询建议；
6、步骤s4：结合图算法和推理引擎，进行知识图谱的关联分析和推断，生成准确和全面的解读结果，并为每个推断提供可解释性的证据。
7、进一步地，步骤s1具体如下：
8、步骤s11：从多个数据源中收集结构化、半结构化和非结构化数据；
9、步骤s12：去除重复数据、处理缺失值、纠正错误、标准化数据格式，确保数据准确性与一致性；
10、步骤s13：利用自然语言处理和机器学习算法，对文本数据进行实体识别；
11、步骤s14：将识别出的实体与已有的知识图谱中的实体进行链接和关联；
12、步骤s15：使用关系抽取技术从文本数据中提取实体间关系；
13、步骤s16：分析句子结构与语义，将关系信息映射到知识图谱中；
14、步骤s17：基于规则的推理和机器学习方法对知识图谱进行补全；
15、步骤s18：分析知识图谱中的缺失信息，预测并补充缺失的实体属性和关系。
16、进一步地，其特征在于，步骤s2具体如下：
17、步骤s21：利用深度学习技术，学习文本和实体的语义表示；
18、步骤s22：使用词嵌入、句子嵌入等技术，将文本和实体表示为低维向量；
19、步骤s23：利用自然语言处理和深度学习技术分析文本的特征，理解上下文信息；
20、步骤s24：推断实体间的关系和逻辑；
21、步骤s25：利用深度学习模型进行文本与实体间的匹配；
22、步骤s26：评估实体间的关联度，并进行语义匹配和相似度计算；
23、步骤s27：使用逻辑推理和推断算法进行关系推理；
24、步骤s28：根据已有知识和逻辑规则，推断新知识和结论。
25、进一步地，步骤s3具体如下：
26、步骤s31：设计灵活且强大的图谱查询语言；
27、步骤s32：支持属性过滤、关系路径探索、图形分析等复杂操作；
28、步骤s33：提供自然语言查询功能；
29、步骤s34：将用户的自然语言查询转换为图谱查询语句；
30、步骤s35：根据用户的查询历史和兴趣，推荐相关查询内容；
31、步骤s36：分析用户的查询模式和行为，提供个性化查询体验。
32、进一步地，步骤s4具体如下：
33、步骤s41：利用知识图谱中的逻辑规则和推理算法进行推理；
34、步骤s42：推断新信息和结论；
35、步骤s43：考虑文本的上下文信息和语境进行解读；
36、步骤s44：提取相关的知识图谱信息，融合到解读过程中；
37、步骤s45：提供推理的可解释性；
38、步骤s46：呈现使用的规则和证据给用户，帮助他们理解推理过程。
39、进一步地，还包括跨模态知识融合，具体如下：
40、s1.1:数据源拓展，除了文本信息外，收集相关的视频、图片和声音等多模态数据；
41、s1.2:多模态特征提取，对各类数据使用对应的特征提取技术，如视频特征、图像特征和声音特征；
42、s1.3:融合特征，结合文本和其他模态的特征，形成一个综合特征，增强知识图谱的表达能力。
43、进一步地，还包括动态知识图谱更新，具体如下：
44、s2.1:监测数据变化，设置触发器或监听器，实时监测互联网和其他数据源的数据变化；
45、s2.2:实时数据处理，当检测到新数据或数据变动时，立即启动数据清洗和预处理流程；
46、s2.3:动态更新图谱，将处理后的数据实时更新到知识图谱中。
47、进一步地，还包括个性化推理引擎，具体如下：
48、s3.1：收集用户的查询历史、反馈和行为数据；
49、s3.2：使用用户数据训练个性化的推理模型；
50、s3.3：根据个性化模型，为用户提供更符合其需求的推理结果。
51、进一步地，还包括互动性增强，具体如下：
52、s4.1:反馈接口设计：为用户提供简洁的界面，让他们能够轻松给出反馈；
53、s4.2:反馈处理和应用：收集用户反馈，根据反馈调整知识图谱和推理模型。
54、一种基于知识图谱的深度阅读系统，适用于上述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，包括数据预处理模块、知识图谱构建模块、深度语义理解模块、查询与推理模块、交互与反馈模块和安全与隐私模块；
55、数据预处理模块用于数据源整合、数据清洗和跨模态知识融合；
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1.一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，步骤S1具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，步骤S2包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，步骤S3具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，步骤S4具体如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，还包括跨模态知识融合，具体如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，还包括动态知识图谱更新，具体如下：
8.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，还包括个性化推理引擎，具体如下：
9.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，还包括互动性增强，具体如下：
10.一种基于知识图谱的深度阅读系统，适用于权利要求1-9中任一项所述的一种
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，步骤s1具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，步骤s2包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，步骤s3具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，步骤s4具体如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的深度阅读方法，其特征在于，还包括跨模态知识融合，具体如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：赵洁，倪艺洋，朱辉生，陈书文，吴利平，王莉娜，
申请(专利权)人：江苏第二师范学院，
类型：发明
国别省市：
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