(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 202210480631.2 (22)申请日 2022.05.05 (71)申请人 远方国际数据开发(深圳)有限公司 地址 518066 广东省深圳市前海深港合作 区前湾一路1号A栋201室 （入驻深圳市 前海商务秘书 有限公司） (72)发明人 阮琪　阮国平　 (74)专利代理 机构 合肥四阅专利代理事务所 (普通合伙) 34182 专利代理师 方星星 (51)Int.Cl. G06F 16/24(2019.01) G06F 16/23(2019.01) (54)发明名称 一种基于知识资源库更新的咨询服务方法 及系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于知识资源库更新的 咨询服务方法及系统， 应用于知识资源库更新咨 询服务领域， 该方法包括： 通过对第一咨询信息 进行指称识别， 获得识别结果， 识别结果包括第 一实体信息集。 对实体信息集进行向量拼接， 生 成拼接结果， 拼接结果包括第一实体向量集和第 一关系向量集。 获得第一更新评估通道， 将第一 实体向量集和第一关系向量集输入第一更新评 估通道， 生成缺失向量信息集和检索置信度。 提 取第一检索置信度不满足第一置信度阈值的向 量信息， 合并第一缺失向量信息集， 生成第一待 更新向量信息。 根据第一待更新向量信息对第一 知识资源库进行在线更新。 实现了针对性的对咨 询内容进行更新， 提高知识资源库咨询服务的准 确度的技 术效果。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 114911814 A 2022.08.16 CN 114911814 A 1.一种基于知识资源库更新的咨询服 务方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对第一咨询信 息进行指称识别， 获得第一识别结果， 其中， 所述第一识别结果包括第一 实体信息集； 对所述第 一实体信 息集进行向量拼接， 生成第 一向量拼接结果， 其中， 所述第 一向量拼 接结果包括第一实体向量 集和第一关系向量 集； 根据第一知识资源库， 获得第一更新评估通道； 将所述第一实体向量集和所述第 一关系向量集输入所述第 一更新评估通道， 生成第 一 缺失向量信息集和第一检索置信度； 提取所述第 一检索置信度不满足第 一置信度阈值的向量信 息， 合并所述第 一缺失向量 信息集， 生成第一待更新向量信息； 遍历所述第 一待更新向量信 息对所述第 一知识资源库进行在线更新， 生成第 二知识资 源库； 将所述第一实体向量集和所述第 一关系向量集输入所述第 二知识资源库， 生成第 一咨 询结果。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第一实体信息集进行向量拼接， 生成第一向量 拼接结果， 包括： 对所述第 一实体信 息集进行向量链接， 生成第 一链接结果， 其中， 所述第 一链接结果包 括第一实体节点向量 集和第一关系向量 集； 遍历所述第一实体节点向量 集进行同义匹配， 获得第一 替换实体向量 集； 遍历所述第一关系向量 集进行同义匹配， 获得第一 替换关系向量 集； 根据所述第一替换实体向量集对所述第一链接结果进行一级扩展， 生成第二链接结 果； 根据所述第一替换关系向量集对所述第二链接结果进行二级扩展， 生成第三链接结 果； 将所述第三链接结果设为所述第一向量 拼接结果。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第 一实体向量集和所述第 一关系 向量集输入所述第一更新评估通道， 生成第一 缺失向量信息集和第一检索置信度， 包括： 根据所述第一更新评估通道， 获得第一向量匹配模块和第一置信度评估 模块； 遍历所述第 一实体向量集和所述第 一关系向量集输入所述第 一向量匹配模块， 生成第 一向量匹配结果， 其中， 所述第一向量匹配结果 为缺失向量信息或非缺失向量信息； 当所述第一向量匹配结果 为所述缺失向量信息时， 添加进所述第一 缺失向量信息集； 当所述第一向量匹配结果为所述非缺失向量信息时， 激活所述第一置信度评估模块， 生成所述第一检索置信度。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述遍历所述第 一实体向量集和所述第 一关 系向量集输入所述第一向量匹配模块， 生成第一向量匹配结果， 包括： 根据所述第一实体向量 集和所述第一关系向量 集， 生成所述第一向量序列集； 构建第一横向遍历规则和第一纵向遍历规则； 根据所述第 一横向遍历规则和所述第 一纵向遍历规则遍历所述第 一向量序列集， 生成 第二向量序列集；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114911814 A 2将所述第二向量序列集输入所述第一向量匹配层， 生成所述第一向量匹配结果。 5.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 根据所述第一置信度评估 模块， 生成第一特 征提取网络层和第一 错误率预测网络层； 根据所述第一特征提取网络层， 遍历所述非缺失向量信息进行特征提取， 生成第一内 容特征信息和第一文本结构特 征信息； 将所述第一内容特征信息和所述第一文本结构特征信息输入所述第一错误率预测网 络层， 生成第一 错误率预测结果； 根据所述第一 错误率预测结果， 生成所述第一检索置信度。 6.如权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 构建第一输入层； 基于循环神经网络， 构建所述第一特 征提取网络层； 基于人工神经网络， 构建所述第一 错误率预测网络层； 构建第一输出层； 将所述第一输入层、 所述第一特征提取网络层、 所述第一错误率预测网络层和所述第 一输出层全连接， 生成所述第一置信度评估 模块。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述遍历所述第 一待更新向量信 息对所述第 一知识资源库进行在线更新， 生成第二知识资源库， 包括： 将所述第一待更新向量信息输入第一区块链， 匹配第一更新节点、 第二更新节点直到 第N更新节点； 遍历所述第 一更新节点、 所述第 二更新节点直到所述第 N更新节点， 获得第 一节点数据 库、 第二更新节点数据库直到第N节点数据库； 根据所述第一节点数据库、 所述第 二更新节点数据库直到所述第N节点数据库， 获得第 一更新数据； 基于所述第 一更新数据对所述第 一知识资源库进行在线更新， 生成所述第 二知识资源 库。 8.一种基于知识资源库更新的咨询服 务系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 第一获得单元， 用于对第一咨询信息进行指称识别， 获得第一识别结果， 其中， 所述第 一识别结果包括第一实体信息集； 第一生成单元， 用于对所述第 一实体信 息集进行向量拼接， 生成第一向量拼接结果， 其 中， 所述第一向量 拼接结果包括第一实体向量 集和第一关系向量 集； 第二获得 单元， 用于根据第一知识资源库， 获得第一更新评估通道； 第二生成单元， 用于将所述第 一实体向量集和所述第 一关系向量集输入所述第 一更新 评估通道， 生成第一 缺失向量信息集和第一检索置信度； 第三生成单元， 用于提取所述第一检索置信度不满足第一置信度阈值的向量信息， 合 并所述第一 缺失向量信息集， 生成第一待更新向量信息； 第四生成单元， 用于遍历所述第 一待更新向量信 息对所述第 一知识资源库进行在线更 新， 生成第二知识资源库； 第五生成单元， 用于将所述第 一实体向量集和所述第 一关系向量集输入所述第 二知识 资源库， 生成第一咨询结果。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114911814 A 3