索結(jié)果并輸出，如果判定驗證結(jié)果無交叉，則將所述 驗證結(jié)果發(fā)送至映射檢測單元；
[0039] 步驟52 :檢測驗證結(jié)果中的商品屬性的取值是否映射正確，如果是，則根據(jù)驗證 結(jié)果生成商品列表，作為最終檢索結(jié)果并輸出；如果否，則執(zhí)行步驟6。
【附圖說明】
[0040] 圖1為本發(fā)明智能語義檢索系統(tǒng)整體模塊關(guān)系示意圖；
[0041] 圖2為本發(fā)明驗證模塊內(nèi)部單元關(guān)系示意圖；
[0042] 圖3為本發(fā)明意圖生產(chǎn)模塊內(nèi)部單元關(guān)系示意圖。
【具體實施方式】
[0043] 以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的原理和特征進行描述，所舉實例只用于解釋本發(fā)明，并 非用于限定本發(fā)明的范圍。
[0044] 本發(fā)明針對用戶輸入的自然語言，首先會結(jié)合用戶的檢索習(xí)慣，以及商品概念本 身的約束性，篩選出商品和符合商品最合理的篩選條件。
[0045] 如圖1所示，基于電子商務(wù)的智能語義檢索系統(tǒng)，包括知識庫、知識管理模塊、規(guī) 則生成模塊、信息抽取模塊、驗證模塊、意圖生成模塊和對話模塊；
[0046] 知識庫存儲知識圖譜，知識圖譜包括商品的屬性及其屬性值以及商品屬性值之間 的映射關(guān)系；知識圖譜以O(shè)WL配置文件的形式存儲，包括基礎(chǔ)配置表和規(guī)則配置表，所述基 礎(chǔ)配置表存儲根據(jù)電子商務(wù)網(wǎng)站的約束規(guī)則生成的商品的屬性及其對應(yīng)的屬性值，所述規(guī) 則配置表存儲商品屬性值之間的映射關(guān)系。
[0047] 基礎(chǔ)配置表存儲根據(jù)電子商務(wù)網(wǎng)站的約束規(guī)則生成的商品屬性及其屬性值列表， 不同的電子商務(wù)網(wǎng)站的約束規(guī)則不同，其生成的商品屬性及其屬性值列表也不同。
[0048] 例如：京東商城中，類目屬性為平板電腦的商品中，具有品牌、屏幕尺寸、價格、顏 色、網(wǎng)絡(luò)制式、操作系統(tǒng)等商品屬性及其屬性值列表。
[0049]
【主權(quán)項】
1. 一種智能語義檢索系統(tǒng)，其特征在于，包括知識庫、知識管理模塊、規(guī)則生成模塊、信 息抽取模塊、驗證模塊、意圖生成模塊和對話模塊； 所述知識庫，用于存儲知識圖譜，所述知識圖譜包括商品的屬性及其屬性值以及商品 屬性值之間的映射關(guān)系； 所述知識管理模塊，用于加載知識圖譜，并通過增、改、刪、查的方式對所述知識圖譜進 行管理； 所述規(guī)則生成模塊，用于根據(jù)知識圖譜中商品屬性值或商品屬性值和商品屬性值之間 的映射關(guān)系生成抽取規(guī)則； 所述信息抽取模塊，用于獲取用戶輸入的自然語言，將抽取規(guī)則與用戶輸入的自然語 言進行匹配，生成結(jié)構(gòu)化知識； 所述驗證模塊，用于調(diào)取知識圖譜，將知識圖譜與結(jié)構(gòu)化知識進行比對，根據(jù)比對結(jié)果 生成驗證結(jié)果； 所述意圖生成模塊，用于檢測驗證結(jié)果中的商品屬性的取值是否有歧義，如果是，則將 驗證結(jié)果發(fā)送至對話模塊，如果否，則根據(jù)驗證結(jié)果生成商品列表，作為最終檢索結(jié)果并輸 出； 所述對話模塊，用于根據(jù)有歧義的驗證結(jié)果生成提示語句，并輸出提示語句，提示語句 用于提示用戶重新輸入自然語言。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種智能語義檢索系統(tǒng)，其特征在于，還包括個性化歷史記錄 庫，所述個性化歷史記錄庫，用于存儲個性化歷史記錄，所述個性化歷史記錄為個體用戶進 行智能語義檢索時，輸入的自然語言與生成的最終檢索結(jié)果的映射關(guān)系的記錄； 所述驗證模塊，還調(diào)取個性化歷史記錄，將個性化歷史記錄與結(jié)構(gòu)化知識進行比對，根 據(jù)比對結(jié)果生成驗證結(jié)果。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種智能語義檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述知識圖譜以O(shè)WL配置 文件的形式存儲，包括基礎(chǔ)配置表和規(guī)則配置表，所述基礎(chǔ)配置表存儲根據(jù)電子商務(wù)網(wǎng)站 的約束規(guī)則生成的商品的屬性及其對應(yīng)的屬性值，所述規(guī)則配置表存儲商品屬性值之間的 映射關(guān)系。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述一種智能語義檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述驗證模塊包括第一 消歧單元和第二消歧單元； 所述第一消歧單元，用于調(diào)取知識圖譜，將知識圖譜與結(jié)構(gòu)化知識進行第一次比對，如 果比對結(jié)果為一致，則將第一次比對后的結(jié)構(gòu)化知識發(fā)送給第二消歧單元；如果比對結(jié)果 為不一致，則將所述結(jié)構(gòu)化知識進行第一次消歧處理，并將第一次消歧處理后的結(jié)果作為 驗證結(jié)果并輸出； 所述第二消歧單元，用于調(diào)取個性化歷史記錄，將所述個性化歷史記錄與第一次比對 的結(jié)構(gòu)化知識進行第二次比對；如果第二次比對結(jié)果為一致，則將第二次比對后的結(jié)構(gòu)化 知識作為驗證結(jié)果并輸出；如果第二次比對結(jié)果不一致，則將其進行第二次消歧處理后作 為驗證結(jié)果并輸出。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種智能語義檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述意圖生成模塊包括 交叉檢測單元和映射檢測單元； 所述交叉檢測處理單元，用于根據(jù)用戶輸入的自然語言中文字的字符定位判斷驗證結(jié) 果是否有交叉，如果判定驗證結(jié)果有交叉，根據(jù)用戶輸入的自然語言對有交叉的驗證結(jié)果 進行修正，將修正后的結(jié)果生成商品列表，作為最終檢索結(jié)果并輸出，如果判定驗證結(jié)果無 交叉，則將所述驗證結(jié)果發(fā)送至映射檢測單元； 所述映射檢測單元，用于檢測驗證結(jié)果中的商品屬性的取值是否映射正確，如果是， 則根據(jù)驗證結(jié)果生成商品列表，作為最終檢索結(jié)果并輸出；如果否，則將驗證結(jié)果發(fā)送至對 話豐吳塊。
6. -種智能語義檢索方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1 :從知識庫中加載知識圖譜，所述知識圖譜包括商品的屬性及其屬性值以及商 品屬性值之間的映射關(guān)系； 步驟2 :從加載完成的知識圖譜中提取商品屬性值，根據(jù)商品屬性值或商品屬性值和 商品屬性值之間的映射關(guān)系生成抽取規(guī)則； 步驟3 :獲取用戶輸入的自然語言，將抽取規(guī)則與用戶輸入的自然語言進行匹配，生成 結(jié)構(gòu)化知識； 步驟4:調(diào)取知識圖譜，將知識圖譜與結(jié)構(gòu)化知識進行比對，根據(jù)比對結(jié)果生成驗證結(jié) 果； 步驟5 :檢測驗證結(jié)果中的商品屬性的取值是否有歧義，如果是，則執(zhí)行步驟6 ;如果 否，則根據(jù)驗證結(jié)果生成商品列表，作為最終檢索結(jié)果并輸出，結(jié)束檢索流程； 步驟6 :根據(jù)有歧義的驗證結(jié)果生成提示語句，并輸出提示語句； 步驟7 :再次獲取用戶重新輸入的自然語言，并執(zhí)行步驟3。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述一種智能語義檢索方法，其特征在于，步驟4還包括調(diào)取個性化 歷史記錄，將個性化歷史記錄與結(jié)構(gòu)化知識進行比對，根據(jù)比對結(jié)果生成驗證結(jié)果；所述個 性化歷史記錄為個體用戶進行智能語義檢索時，輸入的自然語言與生成的最終檢索結(jié)果的 映射關(guān)系的記錄。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述一種智能語義檢索方法，其特征在于，所述步驟1還包括：在知 識庫中預(yù)先存儲知識圖譜；所述知識圖譜以O(shè)WL配置文件的形式存儲，包括基礎(chǔ)配置表和 規(guī)則配置表，所述基礎(chǔ)配置表存儲根據(jù)電子商務(wù)網(wǎng)站的約束規(guī)則生成的商品的屬性及其對 應(yīng)的屬性值，所述規(guī)則配置表存儲商品屬性值之間的映射關(guān)系。
9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述一種智能語義檢索方法，其特征在于，所述步驟4具體為： 步驟41 :調(diào)取知識圖譜，將知識圖譜與結(jié)構(gòu)化知識進行第一次比對，如果比對結(jié)果為 一致，則執(zhí)行步驟42;如果比對結(jié)果為不一致，則將所述結(jié)構(gòu)化知識進行第一次消歧處理， 并將第一次消歧處理后的結(jié)果作為驗證結(jié)果并輸出，執(zhí)行步驟5 ; 步驟42 :調(diào)取個性化歷史記錄，將所述個性化歷史記錄與第一次比對后的結(jié)構(gòu)化知識 進行第二次比對，如果第二次比對結(jié)果為一致，則將第二次比對后的結(jié)構(gòu)化知識作為驗證 結(jié)果并輸出，執(zhí)行步驟5 ;如果第二次比對結(jié)果不一致，則將其進行第二次消歧處理后作為 驗證結(jié)果并輸出，執(zhí)彳丁步驟5。
10. 根據(jù)權(quán)利要求6所述一種智能語義檢索方法，其特征在于，所述步驟5具體為： 步驟51 :根據(jù)用戶輸入的自然語言中文字的字符定位判斷驗證結(jié)果是否有交叉，如果 判定驗證結(jié)果有交叉，根據(jù)用戶輸入的自然語言對有交叉的驗證結(jié)果進行修正，將修正后 的結(jié)果生成商品列表，作為最終檢索結(jié)果并輸出，如果判定驗證結(jié)果無交叉，則將所述驗證 結(jié)果發(fā)送至映射檢測單元； 步驟52 :檢測驗證結(jié)果中的商品屬性的取值是否映射正確，如果是，則根據(jù)驗證結(jié)果 生成商品列表，作為最終檢索結(jié)果并輸出；如果否，則執(zhí)行步驟6。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種智能語義檢索系統(tǒng)和方法,系統(tǒng)包括知識庫、知識管理模塊、規(guī)則生成模塊、信息抽取模塊、驗證模塊、意圖生成模塊和對話模塊；知識庫存儲知識圖譜，知識管理模塊加載并管理知識圖譜；規(guī)則生成模塊根據(jù)知識圖譜中商品屬性值或商品屬性值和商品屬性值之間的映射關(guān)系生成抽取規(guī)則；信息抽取模塊匹配抽取規(guī)則與用戶輸入的自然語言，生成結(jié)構(gòu)化知識；驗證模塊將知識圖譜與結(jié)構(gòu)化知識進行比對并生成驗證結(jié)果；意圖生成模塊檢測驗證結(jié)果中的商品屬性的取值是否有歧義；對話模塊根據(jù)有歧義的驗證結(jié)果生成并輸出提示語句。本發(fā)明能夠更加智能化的理解用戶輸入的檢索語句，檢索結(jié)果具有更高準確率。
【IPC分類】G06F17-30
【公開號】CN104750795
【申請?zhí)枴緾N201510109472
【發(fā)明人】魏文軒
【申請人】北京云知聲信息技術(shù)有限公司
【公開日】2015年7月1日
【申請日】2015年3月12日