一种城市体检指标知识图谱构建方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113901238A(43)申请公布日2022.01.07(21)申请号202111482376.7(22)申请日2021.12.07(71)申请人武大吉奥信息技术有限公司地址430000湖北省武汉市东湖开发区庙山小区江夏大道武大科技园(72)发明人李颖陈胜鹏刘高(74)专利代理机构武汉知产时代知识产权代理有限公司42238代理人王佩(51)Int.Cl.G06F16/36(2019.01)G06F16/35(2019.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q50/26(2012.01)权利要求书4页说明书12页附图3页(54)发明名称一种城市体检指标知识图谱构建方法及系统(57)摘要本发明涉及知识图谱领域，提供一种城市体检指标知识图谱构建方法及系统，包括：对知识三元组进行第一次融合，获得指标实体集合、指标类目实体集合和指标属于指标类目关系集合；对指标类目实体集合进行第二次融合，获得融合后的指标类目实体集合；建立指标实体集合中，各指标实体之间的关联关系；通过指标实体集合、融合后的指标类目实体集合、指标实体之间的关联关系集合和指标属于指标类目关系集合，构建城市体检指标知识图谱。本发明通过图结构存储城市体检指标，提高了城市体检指标检索效率，便于指标推荐，有助于城市体检工作开展；通过对关联指标对集合的简化，去除了指标实体间的冗余关系，极大提高图数据库关系搜索效率。CN113901238ACN113901238A权利要求书1/4页1.一种城市体检指标知识图谱构建方法，其特征在于，包括：S1：获取城市体检指标数据，抽取所述城市体检指标数据中的知识三元组，对所述知识三元组进行第一次融合，获得指标实体集合、指标类目实体集合和指标属于指标类目关系集合；S2：对所述指标类目实体集合进行第二次融合，获得融合后的指标类目实体集合；步骤S2具体为：S21：计算获取所述指标实体集合的第一分类向量和第二分类向量；S22：通过所述第一分类向量、所述第二分类向量和所述指标属于指标类目关系集合，计算获得所述指标类目实体集合的所有第一向量和所有第二向量；S23：通过所有所述第一向量和所有所述第二向量，对所述指标类目实体集合进行第二次融合，获得所述融合后的指标类目实体集合；S3：建立所述指标实体集合中，各指标实体之间的关联关系；S4：通过所述指标实体集合、所述融合后的指标类目实体集合、指标实体之间的关联关系集合和所述指标属于指标类目关系集合，构建城市体检指标知识图谱。2.根据权利要求1所述的城市体检指标知识图谱构建方法，其特征在于，步骤S21具体为：S211：所述指标实体集合中的各项指标实体的属性包括：指标名称属性、数值大小属性和数值单位属性，将所述指标实体的指标名称属性值分为n=6个分类进行标注；S212：对标注后的指标实体的指标名称属性值进行深度学习训练和模型调优，获得训练好的指标名称分类模型；S213：去除所述训练好的指标名称分类模型的顶层softmax层，对所述指标实体集合中各指标实体的指标名称进行推理，获得第一分类向量=[xi1,xi2……xin]，其中i表示指标实体的编号，xij表示指标实体是第j分类的概率，j为[1,n]之间的整数，n表示分类的总数；S214：获取所述第一分类向量中的最大项，将所述最大项xij对应的j的分类记作第一分类，将所述第一分类向量和第一分类保存至指标实体的属性中；S215：将n设置为23，重复步骤S211‑S214，获得所述第二分类向量和第二分类，将所述第二分类向量和第二分类保存至指标实体的属性中。3.根据权利要求1所述的城市体检指标知识图谱构建方法，其特征在于，步骤S22具体为：S221：所述指标类目实体集合记为M(item)，包含的指标类目实体个数为N(item)，选取某一指标类目实体，通过所述指标属于指标类目关系，获取属于该指标类目实体的所有指标实体及该指标实体的第一分类向量；S222：将所述第一分类向量按行排列为矩阵A，表达式为：其中，m表示指标实体的总数，n表示分类的总数，xmn表示指标实体m是第n分类的概率，表示指标实体m的第一分类向量；2CN113901238A权利要求书2/4页S223：将该指标类目实体的第一向量记为，表达式为：其中，k表示指标实体的编号的计数；S224：将步骤S221‑S223共迭代N(item)次，获取所述指标类目实体集合的所有第一向量；S225：选取某一指标类目实体，通过所述指标属于指标类目关系，获取属于该指标类目实体的指标实体及该指标实体的第二分类向量，重复步骤S222‑S224，获取所述指标类目实体集合的所有第二向量。4.根据权利要求1所述的城市体检指标知识图谱构建方法，其特征在于，步骤S23具体为