一种企业知识图谱构建方法及装置与流程

本发明涉及企业信用管理领域，具体提供一种企业知识图谱构建方法及装置。

背景技术：

1、传统方法构建知识时会存储一下问题：

2、1、数据质量和多样性问题，传统的知识图谱构建方法在很大程度上依赖于数据的可用性和质量。数据可能存在来源多样、格式不统一、质量参差不齐等问题，这增加了数据清洗、整合和标准化的难度。同时，由于数据获取和处理的复杂性，可能导致部分关键信息缺失或错误，影响知识图谱的准确性和完整性。

3、2、知识表示和建模的复杂性，企业知识图谱涉及大量的实体、属性和关系，如何有效地表示和建模这些知识是一个重要挑战。传统的方法往往需要领域专家进行手工设计和维护，这既耗时又费力，且难以应对知识的动态变化。

4、3、知识推理和扩展的局限性：传统的知识图谱构建方法通常只关注静态的知识表示和存储，而在知识推理和扩展方面存在一定的局限性。这限制了知识图谱在发现新知识和支持复杂查询方面的能力。

5、4、技术和工具的限制：传统的知识图谱构建往往依赖于特定的技术和工具，这些技术和工具可能存在功能不足、性能瓶颈等问题，影响了知识图谱的构建效率和质量。

技术实现思路

1、本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的企业知识图谱构建方法。

2、本发明进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的企业知识图谱构建装置。

3、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

4、一种企业知识图谱构建方法,基于llm，具有如下步骤：

5、s1、数据预处理；

6、s2、实体与关系抽取；

7、s3、知识图谱初步构建；

8、s4、知识融合与校验；

9、s5、知识推理与扩展；

10、s6、动态更新与扩展。

11、进一步的，在步骤s1中，进一步包括：

12、s1-1、数据收集，包括企业内部数据库和外部数据源与企业相关的文本数据；

13、s1-2、数据清洗，通过自然语言处理技术，去除数据中的噪声、冗余和无关信息，使用正则表达式或文本匹配算法，识别并删除重复的数据条目；

14、s1-3、数据格式化，将清洗后的数据转换为统一的格式，同时，对数据进行标准化处理。

15、进一步的，在步骤s2中，进一步包括：

16、s2-1、实体识别，利用llm的实体识别能力，通过训练好的模型对预处理后的数据进行实体识别；

17、s2-2、关系抽取，基于llm的关系抽取模型，从文本数据中提取实体之间的关系，所述实体之间的关系为语义关系或隐含关系；

18、s2-3、结果筛选与优化，对抽取出的实体和关系进行筛选，去除置信度较低的结果，同时，通过人工校验或规则校验的方式，对结果进行优化和修正。

19、进一步的，在步骤s3中，在实体与关系抽取的基础上，将抽取的实体和关系以图的形式进行表示，形成初步的知识图谱，采用图数据库或专门的知识图谱构建工具，将实体作为节点，关系作为边，构建出初步的知识图谱。

20、进一步的，在步骤s3中，进一步包括：

21、s3-1、节点与边的创建，将抽取出的实体作为知识图谱的节点，关系作为边，构建出初步的图结构；

22、s3-2、图数据库存储，将构建好的图结构存储到图数据库中，利用图数据库的查询和存储能力，对知识图谱的快速访问和更新。

23、进一步的，在步骤s4中，进一步包括：

24、s4-1、知识融合，对来自不同数据源或不同抽取方法得到的知识进行融合,通过实体对齐技术，将不同数据中的相同实体进行合并；通过关系合并技术，将相同实体之间的不同关系进行融合；

25、s4-2、知识校验，利用已知的知识库或规则库，对构建好的知识图谱进行校验，检查图谱中的实体和关系是否符合预设的规则或约束。

26、进一步的，在步骤s5中，进一步包括：

27、s5-1、知识推理，利用llm的推理能力，对知识图谱中的实体和关系进行推理；

28、s5-2、知识扩展，基于推理结果，对知识图谱进行扩展，生成新的实体、关系和子图，进一步丰富图谱的内容。

29、进一步的，在步骤s6中，进一步包括：

30、s6-1、数据更新，定期或实时地收集新的企业数据，将收集的数据纳入知识图谱的构建流程中，实现图谱的动态更新；

31、s6-2、对更新后的知识图谱进行维护和管理,对图谱中的过时或错误信息进行修正和删除。

32、一种企业知识图谱构建装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

33、所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；

34、所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种企业知识图谱构建方法。

35、本发明的一种企业知识图谱构建方法及装置和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：

36、本发明在通过利用llm的强大语义理解和处理能力，实现高效、准确的企业知识图谱构建。该方法首先收集并清洗企业相关的多源数据，随后，利用llm的实体识别与关系抽取能力，自动从数据中抽取与企业相关的实体及其之间的关系，形成初步的实体-关系对。

37、接着，通过知识融合技术，对来自不同数据源或抽取方法得到的知识进行融合与校验，消除冗余和冲突，形成一致且完整的企业知识。在此基础上，利用llm的推理能力，对知识图谱进行推理与扩展，进一步丰富图谱内容，并发现潜在的隐性知识。此外，本发明还考虑了知识图谱的动态更新与扩展能力，通过定期或实时地更新企业数据。

技术特征：

1.一种企业知识图谱构建方法，其特征在于，基于llm，具有如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种企业知识图谱构建方法，其特征在于，在步骤s1中，进一步包括：

3.根据权利要求2所述的一种企业知识图谱构建方法，其特征在于，在步骤s2中，进一步包括：

4.根据权利要求3所述的一种企业知识图谱构建方法，其特征在于，在步骤s3中，在实体与关系抽取的基础上，将抽取的实体和关系以图的形式进行表示，形成初步的知识图谱，采用图数据库或专门的知识图谱构建工具，将实体作为节点，关系作为边，构建出初步的知识图谱。

5.根据权利要求4所述的一种企业知识图谱构建方法，其特征在于，在步骤s3中，进一步包括：

6.根据权利要求5所述的一种企业知识图谱构建方法，其特征在于，在步骤s4中，进一步包括：

7.根据权利要求6所述的一种企业知识图谱构建方法，其特征在于，在步骤s5中，进一步包括：

8.根据权利要求6所述的一种企业知识图谱构建方法，其特征在于，在步骤s6中，进一步包括：

9.一种企业知识图谱构建装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

技术总结本发明涉及企业信用管理领域，具体提供了一种企业知识图谱构建方法及装置，基于LLM，具有如下步骤：S1、数据预处理；S2、实体与关系抽取；S3、知识图谱初步构建；S4、知识融合与校验；S5、知识推理与扩展；S6、动态更新与扩展。与现有技术相比，本发明能够在通过利用LLM的强大语义理解和处理能力，实现高效、准确的企业知识图谱构建。技术研发人员：郭长营,崔乐乐,李仰允,徐宏伟受保护的技术使用者：天元大数据信用管理有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1