本發(fā)明涉及人工智能，具體為一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法。
背景技術(shù)：
1、隨著人工智能向通用人工智能(agi)發(fā)展，構(gòu)建全面、準確的知識圖譜成為關(guān)鍵。agi旨在模擬人類的智能，能夠處理各種類型的任務(wù)，而知識圖譜作為一種結(jié)構(gòu)化的知識表示形式，為agi提供了豐富的知識儲備。然而，現(xiàn)有的知識圖譜構(gòu)建在數(shù)據(jù)采集和處理方面存在諸多挑戰(zhàn)。
2、數(shù)據(jù)采集挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)源多樣性，知識存在于多個不同類型的數(shù)據(jù)源中，包括學(xué)術(shù)、新聞、百科等。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法往往針對單一或少數(shù)幾種數(shù)據(jù)源，無法全面涵蓋不同領(lǐng)域和類型的知識。例如，僅從學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫采集數(shù)據(jù)，會遺漏新聞中的實時知識以及百科全書中的基礎(chǔ)知識。
3、數(shù)據(jù)格式異構(gòu)，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式差異巨大。學(xué)術(shù)論文可能是pdf格式，包含復(fù)雜的排版和特定的引用格式；新聞網(wǎng)站是html格式，具有大量的樣式標簽；百科全書的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)又有其獨特性。這種格式異構(gòu)性使得數(shù)據(jù)整合困難，難以直接用于構(gòu)建統(tǒng)一的知識圖譜。
4、數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，采集到的數(shù)據(jù)存在大量噪聲，如html標簽、特殊字符等。同時，不同數(shù)據(jù)源的可靠性不同，存在數(shù)據(jù)重復(fù)、不準確甚至錯誤的情況。例如，新聞報道可能存在一些未經(jīng)嚴格核實的信息，與學(xué)術(shù)研究中的嚴謹數(shù)據(jù)形成對比。
5、實體關(guān)系抽取復(fù)雜，從自然語言文本中準確地識別實體和抽取關(guān)系是構(gòu)建知識圖譜的核心任務(wù)之一，但自然語言的復(fù)雜性(如語義模糊、一詞多義等)使得這一過程充滿挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法難以應(yīng)對大規(guī)模、多樣化的文本數(shù)據(jù)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、(一)解決的技術(shù)問題
2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，具備能夠?qū)崿F(xiàn)全面的知識覆蓋等優(yōu)點，解決了數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的問題。
3、(二)技術(shù)方案
4、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，包括數(shù)據(jù)自動采集步驟和數(shù)據(jù)處理步驟；
5、數(shù)據(jù)自動采集步驟包括，s1：確定數(shù)據(jù)源，多渠道確定數(shù)據(jù)源，對于科學(xué)領(lǐng)域的agi知識圖譜構(gòu)建，ieee?xplore能提供大量的前沿研究論文數(shù)據(jù)；
6、s2網(wǎng)絡(luò)爬蟲設(shè)置，構(gòu)建智能網(wǎng)絡(luò)爬蟲，根據(jù)目標數(shù)據(jù)源的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)和規(guī)則，編寫爬蟲程序，使用python的scrapy框架，設(shè)置合理的爬取頻率，以避免被封禁，同時設(shè)置合適的深度限制；
7、s3數(shù)據(jù)格式標準化，在采集過程中，將不同來源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，將文本編碼統(tǒng)一為utf-8，對于采集到的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為json格式以便后續(xù)處理；
8、s4增量采集，定期重新掃描數(shù)據(jù)源，檢測新數(shù)據(jù)，通過記錄上次采集的時間戳或者版本號等信息，只采集新增或更新的數(shù)據(jù)，例如，對于新聞網(wǎng)站，每天檢查新發(fā)布的文章并進行采集。
9、優(yōu)選的，所述網(wǎng)絡(luò)爬蟲設(shè)置，爬取頻率：普通網(wǎng)站，每秒1-2次請求，大型、高負載能力的數(shù)據(jù)源，可以適當提高到每秒3-5次。
10、優(yōu)選的，所述爬取深度限制：如果數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜且有較多相關(guān)內(nèi)容鏈接，3-5層鏈接深度。
11、優(yōu)選的，所述增量采集，時間周期：對于更新頻率較低的數(shù)據(jù)源，每周檢查一次。
12、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)處理步驟,包括y1數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)數(shù)據(jù)，通過計算數(shù)據(jù)的哈希值或者比較關(guān)鍵特征來識別和刪除重復(fù)記錄；
13、處理噪聲數(shù)據(jù)，如去除html標簽、特殊字符(除必要標點符號)，將全角字符轉(zhuǎn)換為半角字符；
14、y2實體識別與關(guān)系抽取，使用自然語言處理技術(shù)，如基于預(yù)訓(xùn)練模型進行實體識別；
15、同時進行關(guān)系抽取，確定實體之間的關(guān)系，可以通過構(gòu)建規(guī)則引擎或者基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取模型來實現(xiàn)；
16、y3知識融合，將來自不同數(shù)據(jù)源的關(guān)于同一實體或關(guān)系的信息進行融合；
17、y4知識驗證與修正，通過交叉驗證(對比多個數(shù)據(jù)源的相同信息)來驗證知識圖譜中的知識，發(fā)現(xiàn)錯誤或者不一致性，進行修正；
18、y5知識圖譜構(gòu)建與存儲，根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜，可以使用圖數(shù)據(jù)庫進行存儲，將實體作為節(jié)點，關(guān)系作為邊，按照一定的模式將數(shù)據(jù)導(dǎo)入圖數(shù)據(jù)庫，以便后續(xù)的查詢和推理操作。
19、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)清洗，重復(fù)數(shù)據(jù)判斷閾值：計算哈希值時，可以使用如md5哈希算法，當哈希值完全相同時可判定為重復(fù)數(shù)據(jù)。
20、優(yōu)選的，所述實體識別與關(guān)系抽取，預(yù)訓(xùn)練模型選擇相關(guān)數(shù)值：在使用預(yù)訓(xùn)練模型如bert進行微調(diào)時，對于訓(xùn)練批次大小，通常可以設(shè)置在16-64，學(xué)習(xí)率可以從1e-5到5e-5。
21、優(yōu)選的，所述知識融合，融合可信度權(quán)重：當融合來自不同數(shù)據(jù)源的信息時，需要給不同數(shù)據(jù)源設(shè)置可信度權(quán)重。
22、(三)有益效果
23、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，具備以下有益效果：
24、1、該用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，該方案數(shù)據(jù)自動采集，能夠?qū)崿F(xiàn)全面的知識覆蓋，通過確定多渠道數(shù)據(jù)源并進行數(shù)據(jù)采集，能夠涵蓋廣泛的知識領(lǐng)域，例如，從學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫獲取專業(yè)知識，從新聞網(wǎng)站獲取實時動態(tài)知識，從百科全書獲取基礎(chǔ)知識，從而為agi提供全面的知識基礎(chǔ)，有助于agi處理各種類型的任務(wù)。
25、2、該用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，數(shù)據(jù)自動采集實現(xiàn)了高效的數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)格式標準化和增量采集機制使得采集到的數(shù)據(jù)易于整合，標準化的數(shù)據(jù)格式便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和存儲，而增量采集避免了重復(fù)采集大量數(shù)據(jù)，提高了采集效率，節(jié)省了時間和資源。
26、3、該用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，該方案數(shù)據(jù)處理實現(xiàn)了高質(zhì)量的知識圖譜，通過數(shù)據(jù)清洗步驟去除了重復(fù)和噪聲數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，實體識別與關(guān)系抽取能夠準確地構(gòu)建知識圖譜的節(jié)點和邊，知識融合和驗證修正進一步確保了知識圖譜中知識的準確性和完整性，從而構(gòu)建出高質(zhì)量的知識圖譜，為agi提供可靠的知識依據(jù)。
27、4、該用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，該方案增強了agi性能，高質(zhì)量的知識圖譜能夠提高agi在推理、問答等任務(wù)中的性能，agi可以更準確地獲取知識，進行更合理的推理，從而更好地模擬人類的智能，在各種應(yīng)用場景(如智能客服、智能助手等)中提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
1.一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，其特征在于：包括數(shù)據(jù)自動采集步驟和數(shù)據(jù)處理步驟；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，其特征在于：所述網(wǎng)絡(luò)爬蟲設(shè)置，爬取頻率：普通網(wǎng)站，每秒1-2次請求，大型、高負載能力的數(shù)據(jù)源，可以適當提高到每秒3-5次。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，其特征在于：所述爬取深度限制：如果數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜且有較多相關(guān)內(nèi)容鏈接，3-5層鏈接深度。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，其特征在于：所述增量采集，時間周期：對于更新頻率較低的數(shù)據(jù)源，每周檢查一次。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)處理步驟,包括y1數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)數(shù)據(jù)，通過計算數(shù)據(jù)的哈希值或者比較關(guān)鍵特征來識別和刪除重復(fù)記錄；
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)清洗，重復(fù)數(shù)據(jù)判斷閾值：計算哈希值時，可以使用如md5哈希算法，當哈希值完全相同時可判定為重復(fù)數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，其特征在于：所述實體識別與關(guān)系抽取，預(yù)訓(xùn)練模型選擇相關(guān)數(shù)值：在使用預(yù)訓(xùn)練模型如bert進行微調(diào)時，對于訓(xùn)練批次大小，通?？梢栽O(shè)置在16-64，學(xué)習(xí)率可以從1e-5到5e-5。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于agi大模型知識圖譜數(shù)據(jù)自動采集以及處理方法，其特征在于：所述知識融合，融合可信度權(quán)重：當融合來自不同數(shù)據(jù)源的信息時，需要給不同數(shù)據(jù)源設(shè)置可信度權(quán)重。