(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210559784.6 (22)申请日 2022.05.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114647744 A (43)申请公布日 2022.06.21 (73)专利权人 中国人民解 放军国防科技大 学 地址 410003 湖南省长 沙市开福区德雅路 109号 (72)发明人 张越　姜江　李明浩　葛冰峰　 于海跃　豆亚杰　王星亮　王璐瑶　 赵蕊蕊　徐雪明　 (74)专利代理 机构 北京风雅颂专利代理有限公 司 11403 专利代理师 曾志鹏(51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 40/295(2020.01) 审查员 陈飞 (54)发明名称 一种体系结构建模方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种体系结构建模 方法及装置， 该方法包括： 构建体系结构知识本体； 构建识别 模型， 并将获得的关于体系结构知识本体的文本 数据进行序列标注， 形成训练数据； 基于体系结 构知识本体构建用于抽取体系结构关系数据的 实体关系抽取规则库； 基于识别出的命名实体数 据以及抽取到的体系结构关系数据构建体系结 构知识图谱； 基于体系结构知识图谱及体系结构 知识本体构建用于挖掘各体系结构知识图谱中 的隐含体系结构数据的知识 推理规则库； 至少基 于不同体系结构模型及其对应的体系结构数据 构建数据 ‑模型转换规则， 体系结构数据包括由 知识推理规则库输出的隐含体系结构数据； 基于 待处理的体系结构数据及数据 ‑模型转换规则自 动生成体系结构模型。 权利要求书3页 说明书13页 附图5页 CN 114647744 B 2022.08.12 CN 114647744 B 1.一种体系结构建模方法， 其特 征在于， 包括： 构建体系结构知识本体； 构建用于识别体系结构命名实体的识别模型， 并将 获得的关于所述体系结构知识本体 的文本数据进行序列标注， 形成所述识别模型的训练数据； 基于所述体系结构知识本体构建实体关系抽取规则库， 所述规则库能够用于抽取体系 结构关系数据； 基于所述识别模型识别待测数据得到的命名实体数据以及自所述关系抽取规则库中 抽取的体系结构关系数据构建体系结构知识图谱； 基于所述体系结构知识图谱及体系结构知识本体构建知识推理规则库， 所述推理规则 库用于挖掘各体系结构知识图谱中的隐含体系结构数据； 至少基于不同体系结构模型及其对应的体系结构数据构建数据 ‑模型转换规则， 所述 体系结构数据包括由所述知识推理规则库输出的隐含体系结构数据； 基于待处 理的体系结构数据及数据 ‑模型转换规则自动生成体系结构模型； 其中， 所述体系结构知识本体包括多个， 多个所述体系结构知识本体分别对应不同的 领域； 所述基于所述体系结构知识图谱及体系结构知识本体构建知识推理规则库， 包括： 根据各所述体系结构知识本体中的实体类型与体系结构关系数据类型确定对应每种 关系类型的候选推理规则； 基于多个所述候选推理规则处理所述体系结构知识图谱， 并基于处理结果自多个所述 候选推理规则中确定推理规则； 基于所述推理规则构建所述知识推理规则库。 2.根据权利要求1所述的体系结构建模方法， 其特征在于， 所述将 获得的关于所述体系 结构知识本体的文本数据进行序列标注， 形成所述识别模型的训练数据， 包括： 获得对应所述体系结构知识本体所属领域的描述文本； 对所述描述文本进行 预处理； 将预处理后的所述描述文本基于BIO标注法及确定的标注标签进行标注， 以形成所述 训练数据， 所述标注标签 基于所述体系结构知识本体确定 。 3.根据权利要求1所述的体系结构建模方法， 其特征在于， 所述体系结构知识本体包括 多个， 多个所述体系结构知识本体分别对应不同的领域； 所述基于所述体系结构知识本体构建实体关系抽取规则库， 包括： 基于各个所述体系结构知识本体的各个体系结构关系类型的文本数据确定对应每个 所述关系类型的关系词， 所述关系词包 含关系语义信息； 基于各关系词及由各 所述体系结构知识本体确定的头尾实体确定实体关系抽取规则； 基于所述关系抽取规则构建所述关系抽取规则库。 4.根据权利要求1所述的体系结构建模方法， 其特征在于， 所述基于所述识别模型识别 待测数据得到的命名实体数据以及自所述关系抽取规则库中抽取的体系结构关系数据构 建体系结构知识图谱， 包括： 获得所述识别模型对输入的对应所述体系结构知识本体所属领域的描述文本进行计 算输出的命名实体数据；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114647744 B 2获得自所述关系抽取规则库中抽取的对应所述体系结构知识本体的体系结构关系数 据； 基于所述命名实体数据及体系结构关系数据构建所述体系结构知识图谱。 5.根据权利要求1所述的体系结构建模方法， 其特征在于， 所述至少基于不同体系结构 模型及其对应的体系结构数据构建数据 ‑模型转换规则， 包括： 根据所述体系结构知识本体以及不同体系结构模型被构建时所需的体系结构数据类 型， 形成不同体系结构知识本体的特 征与体系结构模型中的特 征之间的映射关系； 基于所述映射关系构建所述数据 ‑模型转换规则。 6.一种体系结构建模 装置， 其特 征在于， 包括： 第一构建模块， 用于构建体系结构知识本体； 第二构建模块， 用于构建用于识别体系结构命名实体的识别模型， 并将获得的关于所 述体系结构知识本体的文本数据进行序列标注， 形成所述识别模型的训练数据； 第三构建模块， 用于根据所述体系结构知识本体构建实体关系抽取规则库， 所述规则 库能够用于抽取体系结构关系数据； 第四构建模块， 用于根据所述识别模型识别待测数据得到的命名实体数据以及自所述 关系抽取规则库中抽取的体系结构关系数据构建体系结构知识图谱； 第五构建模块， 用于根据所述体系结构知识图谱及体系结构知识本体构建知识推理规 则库， 所述推理规则库用于挖掘各体系结构知识图谱中的隐含体系结构数据； 第六构建模块， 用于至少基于不同体系结构模型及其对应的体系结构数据构建数据 ‑ 模型转换规则， 所述体系结构数据包括由所述知识推理规则库输出的隐含体系结构数据； 生成模块， 用于根据待处理的体系结构数据及数据 ‑模型转换规则自动生成体系结构 模型； 其中， 所述体系结构知识本体包括多个， 多个所述体系结构知识本体分别对应不同的 领域； 所述根据所述体系结构知识本体构建实体关系抽取规则库， 包括： 基于各个所述体系结构知识本体的各个体系结构关系类型的文本数据确定对应每个 所述关系类型的关系词， 所述关系词包 含关系语义信息； 基于各关系词及由各 所述体系结构知识本体确定的头尾实体确定实体关系抽取规则； 基于所述关系抽取规则构建所述关系抽取规则库。 7.根据权利要求6所述的体系结构建模装置， 其特征在于， 所述将 获得的关于所述体系 结构知识本体的文本数据进行序列标注， 形成所述识别模型的训练数据， 包括： 获得对应所述体系结构知识本体所属领域的描述文本； 对所述描述文本进行 预处理； 将预处理后的所述描述文本基于BIO标注法及确定的标注标签进行标注， 以形成所述 训练数据， 所述标注标签 基于所述体系结构知识本体确定 。 8.根据权利要求6所述的体系结构建模装置， 其特征在于， 所述根据所述识别模型识别 待测数据得到的命名实体数据以及自所述关系抽取规则库中抽取的体系结构关系数据构 建体系结构知识图谱， 包括： 获得所述识别模型对输入的对应所述体系结构知识本体所属领域的描述文本进行计权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114647744 B 3