(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 202210460177.4 (22)申请日 2022.04.28 (71)申请人 浙江工业大 学 地址 310014 浙江省杭州市拱 墅区朝晖六 区 (72)发明人 陆佳炜　李端倪　张元鸣　王琪冰　 徐俊　肖刚　方静雯　郑嘉弘　 (74)专利代理 机构 杭州浙科专利事务所(普通 合伙) 33213 专利代理师 汤明 (51)Int.Cl. G06F 16/901(2019.01) G06F 16/9032(2019.01) G06F 16/906(2019.01) G06F 40/279(2020.01)G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 一种基于自然语言语义转化的图数据库查 询语句构建方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于自然语言语义转化 的图数据库查询语句构建方法， 包括以下步骤： 1)按节点标签对图数据库节点进行分类， 对分类 结果进行 实体抽取， 建立抽象实体集E； 2)利用同 义词挖掘将抽象实体具化为语料实体， 建立语料 实体集C； 3)定义基础图数据库查询语句模板； 借 助知识库选取自然语义， 并将自然语义转化为形 式语义； 4)按顺序遍历语义实体集Q， 构建查询子 句pql； 本发明提出了一种基于自然语言语义转 化的图数据库检索服务构建方法， 能够适用于多 种不同类型的图数据库， 泛用性良好。 权利要求书5页 说明书11页 附图4页 CN 115329137 A 2022.11.11 CN 115329137 A 1.一种基于自然语言语义转化的图数据库查询语句构建方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： 1)按节点标签对图数据库节点进行分类， 对分类结果进行实体抽取， 建立抽象实体集 E； 2)利用同义词挖掘将抽象实体具化 为语料实体， 建立语料实体集C； 3)定义基础图数据库查询语句模板； 借助知识库选取自然语义， 并将自然语义转化为 形式语义； 根据自然语义和形式语义之间的映射关系来建立语义映射表， 并依托语义映射 表从自然语言描述的查询语句NQL中提取邻接查询语义； 将 语料实体语义转化为语义 实体， 建立语义 集Q； 4)按顺序遍历语义实体集Q， 构 建查询子句 pql， 将基础图数据库 查询语句模板BQT与 查 询子句pql相结合， 通过子句拼接生成目标图数据库查询语句。 2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言语义转化的图数据库查询语句构建方法， 其特征在于， 所述 步骤1)具体步骤如下： 1.1)节点： 节点是图数据库中的基本存 储单元， 用n表示节点； 所述步骤1.1)中， 节点包 含以下信息： 1.1.1)节点名na： 节点的名称， 用于唯一标识 节点； 1.1.2)标签label： 用于将节点分类， 具有相同标签的节点属于同一类； 1.1.3)属性 np： 节点所 具有的某种性质的名称。 节点可能有 多个不同属性； 1.1.4)属性 值nv： 节点所 具有的某种性质的具体描述。 节点可能有 多个不同的属性 值； 1.2)节点 集： 节点集由图数据库中的所有节点组成， 用符号 N表示， N＝[n1， n2， ...， nn]； 1.3)抽象实体： 抽象实体是对标签相同节点的抽象， 抽象实体是一个节点模版， 用于描 述一类节点的属性和状态， 用符号e表示； 所述步骤1.3)中， 抽象实体包 含以下信息： 1.3.1)抽象实体名en： 抽象实体的名称， 用于唯一标识抽象实体； 1.3.2)抽象属性ep： 抽象实体所具有 的某种性质的名称， 抽象实体可能有多个不同的 属性； 1.4)分类： 分类由若干个标签label相同的节点组成， 用符号p表示； 1.5)分类集： 分类集由若干个不同分类组成， 用符号P表示， P＝[p1， p2， ...， pn]； 1.6)抽象实体集： 抽象实体集由若干个个抽象实体组成， 用符号E表示， E＝[e1， e2， ...， en]， ei代表E中的第i个抽象实体； 1.7)节点分类： 根据节点的标签label， 对节点 集N进行划分， 划分的结果 为分类集P； 所述步骤1.7)中， 节点分类处 理过程如下： 1.7.1)创建 分类集P， 最初分类集P为空； 1.7.2)按顺序遍历节点 集N， 记i次取到的节点 为ni； 1.7.3)如果 ni的标签为空， 则舍去ni； 1.7.4)如果ni的标签非空， 则遍历分类集P， 检查P中是否有分类pe， 其成员的标签与ni 的标签相同； 如果分类pe不存在， 则跳转至步骤1.7.5)； 如果pe存在， 则跳转至步骤1.7.6)； 1.7.5)创建新的分类p， 将节点 ni加入p， 并p加入分类集P； 1.7.6)将节点 ni加入pe；权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115329137 A 21.7.7)若ni是N的最后一个节点， 则遍历结束； 1.8)实体抽取： 遍历分类集P， 创建抽象实体， 从分类节点中抽取出共有属性作为抽象 实体的属性； 所述步骤1.8)中， 实体抽取处 理过程如下： 1.8.1)创建抽象实体集E， 最初E为空； 1.8.2)按顺序遍历分类集P， 记i次取到的分类为pi； 1.8.3)创建一个抽象实体e， 将pi中的节点标签label作为抽象实体名en， 将pi中的所有 节点共有的属性名作为抽象实体的抽象属性ep； 1.8.4)将抽象实体e加入抽象实体集E； 1.8.5)记录抽象实体e和分类pi的一对一映射关系， 称e和pi是关联的； 1.8.6)若pi是P的最后一个分类， 则遍历结束。 3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言语义转化的图数据库查询语句构建方法， 其特征在于， 所述 步骤2)具体步骤如下： 2.1)同义词挖掘： 通过常见的同义词挖掘方法来找出给定词汇的同义词， 同义词挖掘 是自然语言处 理领域的一种常见 方法； 2.2)同义词库： 称词汇的同义词挖掘结果 为同义词库， 用符号syn表示； 2.3)语料实体： 语料实体是抽象属性具体化的抽象实体， 用符号cor表示语料实体； 对 于抽象实体的抽象属性， 语料实体以同义词库的方式规定抽象属性的取值范围； 2.4)语料实体集： 语料实体集由若干个语料实体组成， 用符号C表示， C＝[cor1， cor2， ...， corn]， cori代表C中的第i条语料； 2.5)语料具体化： 遍历抽象实体集E， 找到与抽象实体相 关联的分类， 对分类进行同义 词挖掘， 将挖掘结果作为抽象实体的抽象属性取值范围； 所述步骤2.5)中， 语料 具体化处 理过程如下： 2.5.1)创建语料实体集C， 最初C不包 含任何成员； 2.5.2)按顺序遍历抽象实体集E， 记i次取到的抽象实体为ei； 2.5.3)根据步骤1.8.5)所记录的映射关系， 找到ei对应的分类pi； 2.5.4)按顺序遍历ei的所有抽象属性， 记i次取到的抽象属性 为epi； 2.5.5)在pi的所属节点中， 若节点的属性名和epi相等， 则记录该节点属性值， 所有被记 录的属性 值构成集 合ep_seti； 2.5.6)对ep_seti进行同义词挖掘， 其结果构成同义词库syni， 将ep_seti的成员并入 syni， 把syni作为epi的取值范围； 2.5.7)当epi是ei的最后一项属性时， ei的所有抽象属性都和对应的syni建立了一一映 射关系， 此时称ei被具体化 为cori， 将cori加入语料实体集C； 2.5.8)若ei已是E的最后一个分类， 则遍历结束。 4.根据权利要求1所述的一种基于自然语言语义转化的图数据库查询语句构建方法， 其特征在于， 所述 步骤3)具体步骤如下： 3.1)基础图数据库查询语句模版： 基础图数据库查询语句模版给出了基础查询语句并 规定了目标图数据库查询语句的表达形式， 用符号BQT表 示， BQT包含类型描述符type、 基础 查询语句bql和查询子句集pql_set；权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115329137 A 3