CN111368145A - 一种知识图谱的创建方法、创建系统及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及数据处理技术领域，具体公开一种知识图谱的创建方法、创建系统及终端设备，包括：获取用户信息以及预设范围内的语音信息；识别所述语音信息；根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据；以指定格式存储所述图谱数据得到所创建的知识图谱。本申请提供的实施例中通过视觉和语音两种方式采集创建知识图谱的数据，在数据处理时通过数据融合、提取建立不同类型或不同领域的数据之间的正确联系，从而使所创建的知识图谱可应用于不同的场景。所创建知识图谱包含不同类型的数据，与用户交互时可调用相应领域的数据，从而也可以满足一些用户对精准度的需求。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种知识图谱的创建方法、创建系统及终端设备。
背景技术
知识图谱(Knowledge Graph/Vault)又称为科学知识图谱，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。通常情况下，知识图谱的构建过程是一个从原始数据出发，采用一系列自动或者半自动的手段从原始数据中提取出知识要素，并将其存入知识库的数据层和模式层的过程。知识图谱作为预设知识供外部系统使用，构建过程需要提前处理后才能应用，并且对于不同来源不同形式的数据的只能通过先期的处理融合后才能应用到构建当中；但这种方式构建的知识图谱并不能满足一些需要进行精准营销的新客户的需求、也无法满足一些聊天系统等实时性要求比较高的外部系统的要求。
另外，当前所创建的图谱一般是抽取知识，将各方面数据进行关联，并没有通过应用各个领域的技术的融合，所以应用场景有限。
发明内容
有鉴于此，本申请提出了一种知识图谱的创建方法、创建系统及终端设备，旨在解决现有技术中所创建的知识图谱无法满足一些客户对精准性的需要以及应用场景有限的问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种知识图谱的创建方法，所述知识图谱的创建方法包括：
获取用户信息以及预设范围内的语音信息，所述用户信息包括用户的面部信息和用户的身份信息；
识别所述语音信息；
根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据；
以指定格式存储所述图谱数据得到所创建的知识图谱。
可选地，所述获取用户信息包括：
获取视频文件；
从所述视频文件中提取出所述用户的人脸图像；
根据所述用户的人脸图像检测所述用户是否为注册用户；
若所述用户不是注册用户，则根据所述人脸图像获取所述用户的身份信息；
根据所述人脸图像和所述身份信息对所述用户进行注册，并对应存储所述用户的用户信息。
可选地，所述识别所述语音信息具体包括：基于神经网络的深度学习算法对所述语音信息进行识别。
可选地，根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据包括：
根据语义理解提取所述识别结果中可以用于创建所述知识图谱的图谱数据；
或/和，
根据所述语义理解以及所述用户的面部信息提取用于创建所述知识图谱的图谱数据。
可选地，所述的知识图谱的创建方法还包括：
在接收到用户输入的交互请求时，根据所述交互请求获取所述用户需要进行交互的内容所属的领域；
根据所述领域从所述知识图谱中调用对应的内容与所述用户进行交互。
本申请实施例的第二方面提供了一种知识图谱的创建系统，所述知识图谱的创建系统包括：
信息获取单元，用于获取用户信息以及预设范围内的语音信息，所述用户信息包括用户的面部信息和用户的身份信息；
识别单元，用于识别所述语音信息；
数据提取单元，用于根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据；
存储单元，用于以指定格式存储所述图谱数据得到所创建的知识图谱。
可选地，所述信息获取单元具体用于：
获取视频文件；
从所述视频文件中提取出所述用户的人脸图像；
根据所述用户的人脸图像检测所述用户是否为注册用户；
若所述用户不是注册用户，则根据所述人脸图像获取所述用户的身份信息；
根据所述人脸图像和所述身份信息对所述用户进行注册，并对应存储所述用户的用户信息。
可选地，所述识别单元具体用于：基于神经网络的深度学习算法对所述语音信息进行识别。
可选地，数据提取单元具体用于：
根据语义理解提取所述识别结果中可以用于创建所述知识图谱的图谱数据；
或/和，
根据所述语义理解以及所述用户的面部信息提取用于创建所述知识图谱的图谱数据。
本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面提供的知识图谱的创建方法中任一项所述方法的步骤。
本申请提供的实施例中通过视觉和语音两种方式采集创建知识图谱的数据，并且数据采集过程可与数据处理实时进行；在数据处理时通过数据融合、提取建立不同类型或不同领域的数据之间的正确联系，从而使所创建的知识图谱可应用于不同的场景。所创建知识图谱包含不同类型的数据，与用户交互时可调用相应领域的数据，从而也可以满足一些用户对精准度的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本申请提供的知识图谱的创建系统的整体结构示意图；
图2示出了本申请实施例提供的知识图谱的创建方法的流程示意图；
图3为根据本申请实施例提供的知识图谱的创建系统的结构示意图；
图4为根据本申请实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
图1示出了本申请提供的知识图谱创建系统应用于安卓系统中，其结构中包括外设层、数据处理层以及知识处理层，其中：外设层包括视频摄像头和音频麦克风，分别用于获取视频文件以及一定范围内的语音信息；数据处理层包括视觉模块和语音模块，分别用于处理外设层中视频摄像头和音频麦克风获取到的相关数据；知识处理层对数据处理层中的数据进行提取、融合、存储以创建相应的知识图谱。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一：
图2示出了本申请以实施例提供的一种知识图谱的创建方法的实现流程示意图，包括步骤S21-步骤S24，详述如下：
步骤S21，获取用户信息以及预设范围内的语音信息，所述用户信息包括用户的面部信息和用户的身份信息。
本申请提供的实施例中由视频摄像头获取用户的用户信息，这里的用户信息包括用户的面部信息，如人脸图片、面部表情等，进一步根据用户的人脸图片获取用户的身份信息，如用户的年龄、性别等。这里的视频摄像头可以是普通的2D摄像头，如智能手机和平板、pad中的摄像头均可，该视频摄像头可以安装在其他终端设备上，此时，上述其他终端设备与知识图谱的创建系统建立连接关系以实现通信，知识图谱的创建系统从上述其他终端设备中获取用户的用户信息。同时，知识图谱的创建系统可以通过其音频麦克风获取一定范围内的语音信息。对上述用户信息和语音信息进行本地存储或者将其存储在云端，以方便使用。
可选地，所述获取用户信息包括：
获取视频文件；
从所述视频文件中提取出所述用户的人脸图像；
根据所述用户的人脸图像检测所述用户是否为注册用户；
若所述用户不是注册用户，则根据所述人脸图像获取所述用户的身份信息；
根据所述人脸图像和所述身份信息对所述用户进行注册，并对应存储所述用户的用户信息。
该步骤中，系统首先通过视屏摄像头获取视频文件，然后通过大数据深度学习技术，从视频文件中检测出用户的人脸图像，此过程中系统可以在视频采集过程中自动对其中的人脸图像进行检测，若根据上述人脸图像中的信息判断出相应的用户未注册，则系统自动获取用户的年龄、性别等信息，并对用户基于人脸图像进行注册。以便后续用户与系统的交互。该步骤中基于android系统平台实现人脸信息的自动注册以及信息提取，方后续对用于知识图谱创建的知识信息或图谱数据的提取。
步骤S22，识别所述语音信息。
本申请提供的实施例中对步骤S21中获取的语音信息进行识别，具体地，基于神经网络的深度学习算法对上述语音信息进行识别，可以大幅度的提升对语音信息的识别效率，在进行语音识别时，既可以识别系统内存储的语音信息也可以对云端存储的语音信息进行识别。另外，在对语音进行识别的过程中通过设置置信度、反应时间等多种因素决定可以选取的内容，同时集成了降噪、信号增强等音频数据处理算法，有效提升了识别准确率。该识别方法兼顾反应速度和准确率双方面条件，有效提升系统整体效率。
步骤S23，根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据。
可选地，在本申请提供的另一实施例中，根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据包括：
根据语义理解提取所述识别结果中可以用于创建所述知识图谱的图谱数据；
或/和，
根据所述语义理解以及所述用户的面部信息提取用于创建所述知识图谱的图谱数据。
具体地，在得到对语音信息的识别结果后，对识别结果进行理解，以获取有用的信息，以及用户的意图等，根据理解的结果做出相应的回答。对识别结果的理解过程包括同义词处理，实词提取、句法分析、歧义处理、模型匹配、答案生成等。例如识别结果会出现同音不同义，同义不同音等情况，系统可以建立该类词的对应列表，并将拼音信息也附加进去，对识别结果先根据对应列表进行预处理。进一步地，知识图谱的创建系统预先收集多个领域的大量的实词以便对语音信息的识别结果中的实词进行提取，并且实词库在不断更新当中，实词提取采用构建实词树，进行实词树检索的方式，将句子中的实词以及其词性提取出来。句法分析利用句子中词与词之间的依存关系来表示词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)并用树状结构来表示整句的的结构(如主谓宾、定状补等)，可以有效的理解用户的意图。另外，在很多情况下一句话所表达的意思具有双关性，其表达的意思跟上下文都有很大关联，歧义理解就是有效解决语义双关的情况，根据上下文意图等信息判断双关性句子的真正意图。系统会将前期处理后的句子按照既定的规则去表示，然后与模板中的规则进行匹配，以此来判断此句话的真正意思，模板库在持续更新当中。根据理解的最终意图，选择合适的答案模板组合相关数据信息进行答案生成。对语音信息的识别结果进行语义理解有助于获取用户日常交流中会使用到的一些语言，避免在人机交互时出现一些令用户感到突兀的词汇。
基于上述从语音信息获取的识别结果、语义理解以及用户信息，从中获取可以用于创建知识图谱的图谱数据，例如在获取用户信息时通过对视频文件的分析提取视觉方面的信息，结合语音信息中用户的语音交互过程从中获取文本并从中抽取所需要的知识，然后将两方面的信息(视觉信息和语音文本信息)进行融合的到用于创建知识图谱的图谱数据。或者直接从语音信息的识别结果中提取文本信息作为创建知识图谱的图谱数据。
步骤S24，以指定格式存储所述图谱数据得到所创建的知识图谱。
本申请提供的实施例中以资源描述框架(Resource Description Framework，RDF)三元组的形式来存储所获取的图谱数据，以最终形成知识土坯，RDF可以知识图谱提供了标准的数据模型，用来描述实体、属性、关系。因此，可用RDF三元组对知识图谱中的数据进行存储，在存储时既可以存储在本地也可以进行存储在云端，从而保证用户无论在有无网络连接的情况下均可以使用知识图谱中的数据。
可选地，在本申请提供的另一实施例中，所述的知识图谱的创建方法还包括：
在接收到用户输入的交互请求时，根据所述交互请求获取所述用户需要进行交互的内容所属的领域；
根据所述领域从所述知识图谱中调用对应的内容与所述用户进行交互。
本申请提供的实施例中在进行知识图谱创建的同事，若接收到用户的交互请求(例如用户要与系统进行对话，向系统进行问题咨询)，根据用户的交互请求获知用户交互内容所属的领域，然后从知识图谱中查找适合于用户进行交流的相关数据，从而实现与用户的互动交流。需要注意的是，与用户交流的过程可以在知识图谱创建的同时进行，也就是说，系统与用户进行互动交流的同时，可采集并存储用户输入的语音信息等，然后经过处理将其作为知识图谱创建的基础数据，并且知识图谱构建过程与用户交互过程可同时进行，在知识图谱实时构建时能够马上实时的应用到与用户的对话或服务当中。
本申请提供的实施例中通过视觉和语音两种方式采集创建知识图谱的数据，并且数据采集过程可与数据处理实时进行；在数据处理时通过数据融合、提取建立不同类型或不同领域的数据之间的正确联系，从而使所创建的知识图谱可应用于不同的场景。所创建知识图谱包含不同类型的数据，与用户交互时可调用相应领域的数据，从而也可以满足一些用户对精准度的需求。
实施例二：
对应于上文实施例所述的知识图谱的创建方法，图3示出了本申请实施例提供的知识图谱的创建系统的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
如图3所示：该知识图谱的创建系统包括：
信息获取单元31，用于获取用户信息以及预设范围内的语音信息，所述用户信息包括用户的面部信息和用户的身份信息；
识别单元32，用于识别所述语音信息；
数据提取单元33，用于根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据；
存储单元34，用于以指定格式存储所述图谱数据得到所创建的知识图谱。
可选地，所述信息获取单元31具体用于：
获取视频文件；
从所述视频文件中提取出所述用户的人脸图像；
根据所述用户的人脸图像检测所述用户是否为注册用户；
若所述用户不是注册用户，则根据所述人脸图像获取所述用户的身份信息；
根据所述人脸图像和所述身份信息对所述用户进行注册，并对应存储所述用户的用户信息。
可选地，所述识别单元32具体用于：基于神经网络的深度学习算法对所述语音信息进行识别。
可选地，数据提取单元33具体用于：
根据语义理解提取所述识别结果中可以用于创建所述知识图谱的图谱数据；
或/和，
根据所述语义理解以及所述用户的面部信息提取用于创建所述知识图谱的图谱数据。
可选地，所述的知识图谱的创建系统还用于：
在接收到用户输入的交互请求时，根据所述交互请求获取所述用户需要进行交互的内容所属的领域；
根据所述领域从所述知识图谱中调用对应的内容与所述用户进行交互。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所作出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。
实施例三：
图4示出了本申请实施例提供一种终端设备的结构示意图，该实施例的终端设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42，例如软件升级方法中的程序。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个软件升级方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S21至S23，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现图2所示的步骤S21至S23中的程序。
上述终端设备4可以是机器人。上述终端设备4可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端设备4的示例，并不构成对终端设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如上述终端设备4还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
Claims (10)
1.一种知识图谱的创建方法，其特征在于，所述知识图谱的创建方法包括：
获取用户信息以及预设范围内的语音信息，所述用户信息包括用户的面部信息和用户的身份信息；
识别所述语音信息；
根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据；
以指定格式存储所述图谱数据得到所创建的知识图谱。
2.如权利要求1所述的知识图谱的创建方法，其特征在于，所述获取用户信息包括：
获取视频文件；
从所述视频文件中提取出所述用户的人脸图像；
根据所述用户的人脸图像检测所述用户是否为注册用户；
若所述用户不是注册用户，则根据所述人脸图像获取所述用户的身份信息；
根据所述人脸图像和所述身份信息对所述用户进行注册，并对应存储所述用户的用户信息。
3.如权利要求1所述的知识图谱的创建方法，其特征在于，所述识别所述语音信息具体包括：基于神经网络的深度学习算法对所述语音信息进行识别。
4.如权利要求1所述的知识图谱的创建方法，其特征在于，根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据包括：
根据语义理解提取所述识别结果中可以用于创建所述知识图谱的图谱数据；
或/和，
根据所述语义理解以及所述用户的面部信息提取用于创建所述知识图谱的图谱数据。
5.如权利要求1-4任一项所述的知识图谱的创建方法，其特征在于，所述的知识图谱的创建方法还包括：
在接收到用户输入的交互请求时，根据所述交互请求获取所述用户需要进行交互的内容所属的领域；
根据所述领域从所述知识图谱中调用对应的内容与所述用户进行交互。
6.一种知识图谱的创建系统，其特征在于，所述知识图谱的创建系统包括：
信息获取单元，用于获取用户信息以及预设范围内的语音信息，所述用户信息包括用户的面部信息和用户的身份信息；
识别单元，用于识别所述语音信息；
数据提取单元，用于根据对所述语音信息的识别结果从所述用户信息和所述语音信息中提取用于创建所述知识图谱的图谱数据；
存储单元，用于以指定格式存储所述图谱数据得到所创建的知识图谱。
7.如权利要求6所述的知识图谱的创建系统，其特征在于，所述信息获取单元具体用于：
获取视频文件；
从所述视频文件中提取出所述用户的人脸图像；
根据所述用户的人脸图像检测所述用户是否为注册用户；
若所述用户不是注册用户，则根据所述人脸图像获取所述用户的身份信息；
根据所述人脸图像和所述身份信息对所述用户进行注册，并对应存储所述用户的用户信息。
8.如权利要求6所述的知识图谱的创建系统，其特征在于，所述识别单元具体用于：基于神经网络的深度学习算法对所述语音信息进行识别。
9.如权利要求6所述的知识图谱的创建系统，其特征在于，数据提取单元具体用于：
根据语义理解提取所述识别结果中可以用于创建所述知识图谱的图谱数据；
或/和，
根据所述语义理解以及所述用户的面部信息提取用于创建所述知识图谱的图谱数据。
10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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