(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 202210695086.9 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 广州市阿尔法软件信息技 术有限公 司 地址 510630 广东省广州市天河区中山大 道西89号办公楼(部位:C栋503-505) (仅限办公用途) (72)发明人 王思佳　王驭　张晓阳　黄文理　 陈婉莹　黄雍怀　支盼丁　陈轶文　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 陈志明 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种城市体检知识图谱的构建方法、 装置及 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种城市体检知识图谱的构 建方法、 装置及存储介质， 其中方法包括： 获取城 市体检知识资源， 根据城市体检知识资源构建城 市体检知识库； 基于城市体检场景的知识表现形 式和知识结构， 根据城市体检知识库构建城市体 检多维度知识结构模型； 综合城市体检多维度知 识结构模型中的多种类型信息， 构建融合超图的 城市体检网络模 型； 根据城市体检网络模型中的 实体特点对城市体检知识库中的数据进行场景 要素抽取， 得到元场景信息； 对元场景信息进行 场景融合处理形成 复合场景； 对复合场景进行层 次构建生 成不同层次的场景图谱， 对场景图谱中 的场景语义进行补充和完善， 得到城市体检知识 图谱。 本发 明实施例能够有效提高对城市体检分 析的全面 性。 权利要求书2页 说明书13页 附图5页 CN 115098696 A 2022.09.23 CN 115098696 A 1.一种城市体 检知识图谱的构建方法， 其特 征在于， 包括： 获取城市体检知识资源， 根据所述城市体检知识资源构建城市体检知识库； 所述城市 体检知识资源 包括城市体 检领域中的历史报告、 行政沿革资料和行业数据资料； 基于城市体检场景的知识表现形式和知识结构， 根据所述城市体检知识库构建城市体 检多维度知识结构模型； 综合城市体检多维度知识结构模型中的多种类型信 息， 构建融合超图的城市体检网络 模型； 其中， 多种类型模型包括指标、 知识实例、 属性和情景； 根据所述城市体检网络模型中的实体特点对所述城市体检知识库中的结构化数据、 半 结构化数据和非结构化数据进行场景要素抽取， 得到元场景信息； 对所述元场景信息进行场景融合处 理形成复合场景； 对所述复合场景进行层次构建生成不同层次的场景图谱， 对所述场景图谱中的场景语 义进行补充和完 善， 得到城市体 检知识图谱。 2.如权利要求1所述的城市体检知识图谱的构建方法， 其特征在于， 所述获取城市体检 知识资源， 根据所述城市体 检知识资源构建城市体 检知识库， 包括： 采用爬虫工具获取城市体 检知识资源； 基于城市体 检本体范围建立分类 体系， 得到城市体 检初体库； 根据所述城市体检知识资源和所述城市体检初体库构建城市体检知识库， 所述城市体 检知识库包括知识实例资源、 指标库和主题库。 3.如权利要求1所述的城市体检知识图谱的构建方法， 其特征在于， 所述城市体检多维 度知识结构模型包括基础维度和场景维度， 所述基础维度包括实体维度、 时间维度和空间 维度， 所述场景维度包括知识实例维度、 指标维度和主题维度。 4.如权利要求1所述的城市体检知识图谱的构建方法， 其特征在于， 所述综合城市体检 多维度知识结构模型中的多种类型信息， 构建融合超图的城市体 检网络模型， 包括： 根据多种所述类型信息构建六种关系集， 所述六种关系集包括： 指标 ‑指标关系、 知识 实例‑知识实例关系 、 知识实例 ‑属性关系 、 指标‑属性关系和指标 ‑知识实例关系； 将多种所述类型信息作为超图的顶点集合， 将所述六种关系集作为超图的超边集， 构 建融合超图的城市体 检网络模型。 5.如权利要求1所述的城市体检知识图谱的构建方法， 其特征在于， 所述根据 所述城市 体检网络模型中的实体特点对所述城市体检知识库中的结构化数据、 半结构化数据和非结 构化数据进行场景要素抽取， 得到元场景信息， 包括： 根据语义规则设计场景触发词， 基于所述场景触发词， 根据所述城市体检网络模型中 的实体特点对所述城市体检知识库中的结构化数据、 半结构化数据和非结构化数据进 行场 景要素抽取得到场景句 子， 根据场景类型和场景词汇对所述场景句 子进行分词， 并通过标 注和组合得到增强场景句子数据， 深将所述增强场景句子数据输入至深度学习模型进 行训 练， 得到元场景信息 。 6.如权利要求1所述的城市体检知识图谱的构建方法， 其特征在于， 所述对所述元场景 信息进行场景融合处 理形成复合场景， 包括： 采用相似性算法计算元场景信 息之间的关联性， 根据所述关联性对所述元场景信 息进 行场景融合， 形成复合场景。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115098696 A 27.如权利要求1所述的城市体检知识图谱的构建方法， 其特征在于， 所述对所述复合场 景进行层次构建生成不同层次的场景图谱， 对所述场景图谱中的场景语义进行补充和完 善， 得到城市体 检知识图谱， 包括： 根据预设的场景层次分级策略判断所述复合场景中的场景实体是否对齐， 将不对齐的 场景实体判断为 不匹配元场景； 若所述不匹配元场景为单独一类场景， 则将所述不匹配元场景构建一个层次的场景谱 图； 若所述不匹配元场景不为单独一类场景， 则将所述不匹配场景作为其他场景， 在新场 景加入所述 不匹配场景后重新构建场景图谱； 通过场景凝练方式对所述场景图谱中的场景语义进行补充和完善， 得到城市体检知识 图谱。 8.一种城市体 检知识图谱的构建装置， 其特 征在于， 包括： 城市体检知识库构建模块， 用于获取城市体检知识资源， 根据所述城市体检知识资源 构建城市体检知识库； 所述城市体检知识资源包括城市体检领域中的历史报告、 行政沿革 资料和行业数据资料； 城市体检多维度知识结构模型构建模块， 用于基于城市体检场景的知识表现形式和知 识结构， 根据所述城市体 检知识库构建城市体 检多维度知识结构模型； 城市体检网络模型构建模块， 用于综合城市体检多维度知识结构模型中的多种类型信 息， 构建融合超图的城市体检网络模型； 其中， 多种类型模型包括： 指标、 知识实例、 属性和 情景； 场景要素抽取模块， 根据所述城市体检网络模型中的实体特点对所述城市体检知识库 中的结构化数据、 半结构化数据和非结构化数据进行场景要素抽取， 得到元场景信息； 场景融合模块， 用于对所述元场景信息进行场景融合处 理形成复合场景； 知识图谱构建模块， 用于对所述复合场景进行层次构建生成不同层次的场景图谱， 对 所述场景图谱中的场景语义进行补充和完 善， 得到城市体 检知识图谱。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的城市体检知识 图谱的构建方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115098696 A 3