專利名稱：知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)及生成方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系的生成系統(tǒng)及生成方法，尤其涉及一種針對預(yù)定領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)，基于規(guī)則組合實現(xiàn)的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系生成系統(tǒng)及生成方法，屬于信息抽取技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，一個典型的信息抽取應(yīng)用是從無結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的文本中，通過信息抽取技術(shù)提取人們所感興趣的內(nèi)容，并以結(jié)構(gòu)化的形式，例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫形式或者XML形式保存下來。從應(yīng)用的廣泛程度以及研究的深入程度來看，信息抽取技術(shù)主要包含兩個方面命名實體識別技術(shù)和實體關(guān)系抽取技術(shù)。命名實體識別技術(shù)的目標(biāo)是識別文本中包含的各種命名實體，比如人名、地名、公司組織名和時間短語等等。而實體關(guān)系抽取技術(shù)的目標(biāo)主要是發(fā)現(xiàn)和識別隱含在實體與實體之間的關(guān)系。目前，人們利用知識網(wǎng)絡(luò)來研究人及企業(yè)間的知識傳播、合作及創(chuàng)新行為，表示各類知識資源，分析個人及組織知識體系的結(jié)構(gòu)、組成等。其中，知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是組成知識網(wǎng)絡(luò)的基本單元，具有獨(dú)立性、繼承性、變異性、多維性等特點(diǎn)。知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可以多向成簇。即每一個知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)都可同其他知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通過多種多樣的形象、屬性、關(guān)系相連，這種多維性來源于構(gòu)成知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的知識單元內(nèi)在構(gòu)成元素、結(jié)構(gòu)和外在形態(tài)的多元性。因此，在構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)的過程中，生成并利用知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的屬性關(guān)系是一項十分重要的工作。但是，利用人工生成預(yù)定領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系存在工作量大、更新不及時的問題，亟需采取技術(shù)措施加以解決。生成知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系的關(guān)鍵在于命名實體的關(guān)系挖掘，即上述的實體關(guān)系抽取技術(shù)。在這一領(lǐng)域內(nèi)，目前有多種不同的技術(shù)方案。例如深圳騰訊公司在公開號為102129427A的中國發(fā)明專利申請中，公開了一種詞關(guān)系挖掘方法和裝置。該方法包括獲取兩個詞條之間的候選關(guān)系、所述候選關(guān)系的頻度以及所述詞條的詞頻；根據(jù)所述候選關(guān)系、所述頻度及所述詞頻獲取互信息的統(tǒng)計值和對數(shù)似然比的統(tǒng)計值；根據(jù)所述互信息的統(tǒng)計值和所述對數(shù)似然比的統(tǒng)計值獲取可信度歸一值；根據(jù)所述可信度歸一值進(jìn)行排序，將符合預(yù)設(shè)閾值的候選關(guān)系作為詞關(guān)系輸出。該技術(shù)方案的實質(zhì)是統(tǒng)計判別，即在指定兩個詞間的備選關(guān)系中判別，從而提高了挖掘的詞關(guān)系的正確率，改善了用戶的使用體驗。目前，現(xiàn)有的實體關(guān)系抽取技術(shù)仍然面臨著很多困難。例如成熟的信息抽取系統(tǒng)往往采用模式匹配的方法，因而只能局限于某些特定的實體類型和實體關(guān)系類型或者只能局限于某些特定的領(lǐng)域。而采用統(tǒng)計學(xué)習(xí)的信息抽取系統(tǒng)，往往局限于對文本淺層特征的利用以及依賴于少量特定領(lǐng)域的訓(xùn)練文本，使得它們的效果不盡如人意。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于提供一種知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系生成系統(tǒng)及生成方法。
為實現(xiàn)上述的發(fā)明目的，本發(fā)明采用下述的技術(shù)方案一種知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)，包括非結(jié)構(gòu)化文本庫、去標(biāo)簽?zāi)K、分詞引擎、規(guī)則庫、規(guī)則引擎和知識網(wǎng)絡(luò)庫；所述非結(jié)構(gòu)化文本庫與所述去標(biāo)簽?zāi)K連接，所述去標(biāo)簽?zāi)K連接所述分詞引擎，所述分詞引擎與所述規(guī)則引擎連接，所述規(guī)則引擎分別與所述規(guī)則庫和所述知識網(wǎng)絡(luò)庫連接；所述分詞引擎向所述規(guī)則引擎提供有確切語義的詞匯；所述規(guī)則引擎從所述規(guī)則庫中獲得進(jìn)行屬性關(guān)系判斷的規(guī)則，對所述詞匯生成知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的屬性關(guān)系，并將知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)以及知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的屬性關(guān)系存儲在所述知識網(wǎng)絡(luò)庫中。其中較優(yōu)地，所述知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)中還包括輔助概念樹；所述輔助概念樹與所述規(guī)則庫連接，用于向所述規(guī)則庫提供知識支持。其中較優(yōu)地，在所述知識網(wǎng)絡(luò)庫中，所述知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)擁有預(yù)定領(lǐng)域知識術(shù)語的詞形及預(yù)定領(lǐng)域的類別屬性。其中較優(yōu)地，在所述知識網(wǎng)絡(luò)庫中，所述知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的屬性關(guān)系通過節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系邊表不。一種知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成方法，基于上述的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)實現(xiàn)，其中首先將預(yù)定領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化文本通過去標(biāo)簽?zāi)K進(jìn)行預(yù)處理，然后由分詞引擎對處理后的文本進(jìn)行分詞處理，形成有確切語義的詞匯；所述詞匯輸入規(guī)則引擎中，所述規(guī)則引擎調(diào)用規(guī)則庫中的規(guī)則，對知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的屬性關(guān)系進(jìn)行判別，并將判別后的結(jié)果輸入知識網(wǎng)絡(luò)庫中。其中較優(yōu)地，在所述規(guī)則庫中，利用規(guī)則組合的方式表達(dá)預(yù)定的邏輯判斷。其中較優(yōu)地，所述規(guī)則引擎選擇所述規(guī)則庫中需要激活的規(guī)則，并按照預(yù)定的順序運(yùn)行所激活的規(guī)則。利用本發(fā)明可以通過機(jī)器生成的方式獲得知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的屬性關(guān)系，從而解決由人工生成預(yù)定領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系存在的工作量大、更新不及時的問題，有效節(jié)省人工創(chuàng)建的時間、節(jié)約創(chuàng)建的成本。


圖1是本發(fā)明所提供的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系生成系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2是一個醫(yī)藥領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)示例圖；圖3是圖2所示的醫(yī)藥領(lǐng)域知識網(wǎng)絡(luò)中，知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的示例圖；圖4是圖2所示的醫(yī)藥領(lǐng)域知識網(wǎng)絡(luò)中，知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系的生成界面示例圖；圖5是本知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系生成方法中，屬性表達(dá)方式的示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和具體實施例，對本發(fā)明所采用的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)說明。本發(fā)明提供了一種針對預(yù)定領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)，基于規(guī)則組合的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系生成系統(tǒng)，同時也提供了相應(yīng)的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系生成方法。如圖1所示，該知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系生成系統(tǒng)包括非結(jié)構(gòu)化文本庫、去標(biāo)簽?zāi)K、分詞引擎、規(guī)則庫、輔助概念樹、規(guī)則引擎和知識網(wǎng)絡(luò)庫等，其中非結(jié)構(gòu)化文本庫作為屬性關(guān)系挖掘的訓(xùn)練集，可以從預(yù)定領(lǐng)域相關(guān)的網(wǎng)頁上直接采集任意文本。去標(biāo)簽?zāi)K與非結(jié)構(gòu)化文本庫連接，從中接收非結(jié)構(gòu)化的任意文本并完成相應(yīng)的文本標(biāo)簽去除任務(wù)，形成整潔有意義的文本。分詞引擎連接去標(biāo)簽?zāi)K，將經(jīng)去標(biāo)簽?zāi)K預(yù)處理后的文本進(jìn)行分詞處理，生成有確切語義的詞匯。該分詞引擎連接規(guī)則引擎，規(guī)則引擎分別與規(guī)則庫和知識網(wǎng)絡(luò)庫進(jìn)行連接。規(guī)則庫用于存儲大量屬性關(guān)系的判別規(guī)則，是規(guī)則引擎進(jìn)行屬性關(guān)系判斷的支撐單元。該規(guī)則庫與輔助概念樹進(jìn)行連接。輔助概念樹是規(guī)則庫的知識支持，用以構(gòu)建靈活的規(guī)則組合。上述規(guī)則引擎是由通過分詞處理的數(shù)據(jù)驅(qū)動的邏輯判斷引擎。該規(guī)則引擎利用所激活的規(guī)則，實現(xiàn)高效的屬性關(guān)系判斷。知識網(wǎng)絡(luò)庫用于存儲預(yù)定領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)以及由規(guī)則引擎識別出的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的屬性關(guān)系。上述去標(biāo)簽?zāi)K、分詞引擎等可以采用計算機(jī)自然語言處理領(lǐng)域的成熟算法，以軟件或者固件方式實現(xiàn)。非結(jié)構(gòu)化文本庫、規(guī)則庫、輔助概念樹和知識網(wǎng)絡(luò)庫等可以以非易失性存儲器方式實現(xiàn)。這些是本領(lǐng)域技術(shù)人員都能掌握的慣用技術(shù)手段，在此就不詳細(xì)說明了。生成知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系是通過規(guī)則形式表達(dá)，應(yīng)用規(guī)則引擎實現(xiàn)的邏輯判斷。在知識網(wǎng)絡(luò)庫中的初始內(nèi)容中，知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是預(yù)定領(lǐng)域，例如醫(yī)藥領(lǐng)域、天文領(lǐng)域、環(huán)境領(lǐng)域等的知識點(diǎn)。這些知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)擁有預(yù)定領(lǐng)域知識術(shù)語的詞形及預(yù)定領(lǐng)域的類別屬性。這些詞形和類別屬性是后續(xù)進(jìn)行規(guī)則判斷的必須部分。例如圖2顯示了一個醫(yī)藥領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)庫示例，其中初始的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是醫(yī)藥領(lǐng)域相關(guān)的類別名稱節(jié)點(diǎn)，例如有檢查項目、疾病癥狀、藥品、疾病部位、病因、疾病名稱等。每個類別名稱節(jié)點(diǎn)下，又有各自的子節(jié)點(diǎn)，指向具體的子節(jié)點(diǎn)。圖3是圖2所示的醫(yī)藥領(lǐng)域知識網(wǎng)絡(luò)中，知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的示例圖。其中疾病類別節(jié)點(diǎn)下的子節(jié)點(diǎn)，指向各個具體的疾病名稱。在生成知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系的過程中，首先將從預(yù)定領(lǐng)域相關(guān)的網(wǎng)頁上直接采集的非結(jié)構(gòu)化文本(即初始的領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)知識)通過去標(biāo)簽?zāi)K進(jìn)行預(yù)處理，然后由分詞引擎對處理后的文本進(jìn)行分詞處理，通過分詞處理形成有確切語義的詞匯，以此文本數(shù)據(jù)驅(qū)動規(guī)則引擎進(jìn)行屬性判別處理。規(guī)則引擎隨即調(diào)用規(guī)則庫中的規(guī)則，對文本數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系進(jìn)行判別，并將判別后的結(jié)果輸入知識網(wǎng)絡(luò)庫中。例如在圖4所示的節(jié)點(diǎn)屬性生成界面中有腸道傳染病，其是疾病類別中的一個節(jié)點(diǎn)，而惡心、嘔吐、腹痛、腹瀉、食欲不振、頭痛、肢體疼痛等是疾病癥狀類別中的節(jié)點(diǎn)。在一個句子中如果存在符合如下規(guī)則的數(shù)據(jù)，則創(chuàng)建知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的屬性關(guān)系〈疾病名稱 > “會有有引起”〈治病癥狀〉，具體如下文中的示例大多數(shù)腸道傳染病發(fā)病會有惡心、嘔吐、腹痛、腹瀉、食欲不振等胃腸道癥狀腸道傳染病，有些伴有發(fā)熱、頭痛、肢體疼痛、全身中毒癥狀，若治療不及時，可引起嚴(yán)重的并發(fā)癥，甚至導(dǎo)致死亡。如圖5所示，在預(yù)定領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)庫中，知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的屬性關(guān)系可以通過節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系邊表示。例如在圖5中，知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i與知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)j之間存在屬性關(guān)系a，知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i與知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)k之間存在屬性關(guān)系b等。在本發(fā)明中，利用規(guī)則組合的方式表示復(fù)雜的邏輯判斷，并通過規(guī)則引擎按一定順序運(yùn)行激活的規(guī)則，實現(xiàn)知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的屬性判別。例如在規(guī)則庫中預(yù)先保存規(guī)則a、規(guī)則b、規(guī)則c和規(guī)則d，這些規(guī)則分別表示某種邏輯判斷關(guān)系，例如大于、小于、等于、且、或等等。這些規(guī)則的有效組合，基本上能夠表達(dá)任何復(fù)雜的邏輯判斷。這樣能夠?qū)儆诓煌悇e的多個知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對同時進(jìn)行判別，無需指定哪對知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的哪種屬性。另一方面，規(guī)則引擎根據(jù)需要選擇規(guī)則庫中需要激活的規(guī)則，例如規(guī)則a和規(guī)則C，并按照預(yù)定的順序運(yùn)行所激活的規(guī)則，例如先運(yùn)行規(guī)則c再運(yùn)行規(guī)則a。因此，在面對復(fù)雜的邏輯判斷的情況下，使用者完全可以利用上述的規(guī)則組合機(jī)制來滿足描述各種復(fù)雜邏輯判斷的需要。屬性關(guān)系的定義完全包含于規(guī)則組合之中，可按類別存儲、加載，應(yīng)用靈活。在知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系判別處理的過程中，本發(fā)明通過文本數(shù)據(jù)驅(qū)動規(guī)則引擎，將裝載至規(guī)則引擎的規(guī)則有條件的激活，從而采用規(guī)則組合的方式表達(dá)屬性關(guān)系的邏輯判斷，利用規(guī)則引擎實現(xiàn)屬性關(guān)系的判別。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器挖掘?qū)傩躁P(guān)系，能夠批量挖掘知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對的屬性關(guān)系，從而節(jié)省人工創(chuàng)建的時間。規(guī)則庫中的規(guī)則可以方便地更新，從而對不同領(lǐng)域的應(yīng)用提供了通用的解決方案，使不同領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的屬性關(guān)系創(chuàng)建得以有效實施。以上對本發(fā)明所述的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)及生成方法進(jìn)行了詳細(xì)的說明。對本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員而言，在不背離本發(fā)明實質(zhì)精神的前提下對它所做的任何顯而易見的改動，都將構(gòu)成對本發(fā)明專利權(quán)的侵犯，將承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。
權(quán)利要求
1.一種知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)，其特征在于 所述知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)包括非結(jié)構(gòu)化文本庫、去標(biāo)簽?zāi)K、分詞引擎、規(guī)則庫、規(guī)則引擎和知識網(wǎng)絡(luò)庫； 所述非結(jié)構(gòu)化文本庫與所述去標(biāo)簽?zāi)K連接，所述去標(biāo)簽?zāi)K連接所述分詞引擎，所述分詞引擎與所述規(guī)則引擎連接，所述規(guī)則引擎分別與所述規(guī)則庫和所述知識網(wǎng)絡(luò)庫連接; 所述分詞引擎向所述規(guī)則引擎提供有確切語義的詞匯； 所述規(guī)則引擎從所述規(guī)則庫中獲得進(jìn)行屬性關(guān)系判斷的規(guī)則，對所述詞匯生成知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的屬性關(guān)系，并將知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)以及知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的屬性關(guān)系存儲在所述知識網(wǎng)絡(luò)庫中。
2.如權(quán)利要求1所述的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)，其特征在于 所述知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)中還包括輔助概念樹；所述輔助概念樹與所述規(guī)則庫連接，用于向所述規(guī)則庫提供知識支持。
3.如權(quán)利要求1所述的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)，其特征在于 在所述知識網(wǎng)絡(luò)庫中，所述知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)擁有預(yù)定領(lǐng)域知識術(shù)語的詞形及預(yù)定領(lǐng)域的類別屬性。
4.如權(quán)利要求1所述的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)，其特征在于 在所述知識網(wǎng)絡(luò)庫中，所述知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的屬性關(guān)系通過節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系邊表示
5.一種知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成方法，基于權(quán)利要求1所述的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成系統(tǒng)實現(xiàn)，其特征在于 首先將預(yù)定領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化文本通過去標(biāo)簽?zāi)K進(jìn)行預(yù)處理，然后由分詞引擎對處理后的文本進(jìn)行分詞處理，形成有確切語義的詞匯； 所述詞匯輸入規(guī)則引擎中，所述規(guī)則引擎調(diào)用規(guī)則庫中的規(guī)則，對知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的屬性關(guān)系進(jìn)行判別，并將判別后的結(jié)果輸入知識網(wǎng)絡(luò)庫中。
6.如權(quán)利要求5所述的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成方法，其特征在于 在所述規(guī)則庫中，利用規(guī)則組合的方式表達(dá)預(yù)定的邏輯判斷。
7.如權(quán)利要求5所述的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性生成方法，其特征在于 所述規(guī)則引擎選擇所述規(guī)則庫中需要激活的規(guī)則，并按照預(yù)定的順序運(yùn)行所激活的規(guī)則。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系生成系統(tǒng)及生成方法。該生成系統(tǒng)包括非結(jié)構(gòu)化文本庫、去標(biāo)簽?zāi)K、分詞引擎、規(guī)則庫、規(guī)則引擎和知識網(wǎng)絡(luò)庫，其中首先將預(yù)定領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化文本通過去標(biāo)簽?zāi)K進(jìn)行預(yù)處理，然后由分詞引擎對處理后的文本進(jìn)行分詞處理，形成有確切語義的詞匯；詞匯輸入規(guī)則引擎中，規(guī)則引擎調(diào)用規(guī)則庫中的規(guī)則，對知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的屬性關(guān)系進(jìn)行判別，并將判別后的結(jié)果輸入知識網(wǎng)絡(luò)庫中。利用本發(fā)明可以通過機(jī)器生成的方式獲得知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的屬性關(guān)系，從而解決由人工生成預(yù)定領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間屬性關(guān)系存在的工作量大、更新不及時的問題。
文檔編號G06F17/30GK103049490SQ20121051855
公開日2013年4月17日 申請日期2012年12月5日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月5日
發(fā)明者楊偉鋒, 宋傳寶, 張作職 申請人:北京海量融通軟件技術(shù)有限公司