一种基于水利知识图谱的智能问答系统的构建方法与流程

本发明涉及智能问答系统构建，尤其涉及一种基于水利知识图谱的智能问答系统的构建方法。

背景技术：

1、随着信息技术的不断进步，水利事业正日益走向现代化。在这个过程中，水利领域已经积累了庞大的多源异构信息，这些信息呈现海量、动态、多源且复杂等特点。为了推进智慧水利的发展，面临着一个核心问题：如何从这些纷繁复杂的水利数据中精准提炼所需信息，并针对用户的提问给出精确的回答。过去主要依赖搜索引擎来获取信息，但这种方式往往只提供一系列相关文档，用户需要自行阅读并提取答案。而知识图谱，作为一种表达实体、概念及其相互关系的语义网络，凭借其灵活的查询功能和出色的可视化效果，正逐渐受到学术界和产业界的青睐。它通过实体-关系-实体的三元组形式，能够清晰展现复杂的事实关系。近年来，知识图谱的广泛应用为智能问答系统提供了高质量的知识库支持，推动了问答系统的发展。尽管知识图谱在众多领域已有深入应用，但在水利领域的应用仍显不足。传统的一种基于水利知识图谱的智能问答系统的构建方法存在着无法给出精确的回答，以及进行准确的复杂关系的梳理的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种基于水利知识图谱的智能问答系统的构建方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、一种基于水利知识图谱的智能问答系统的构建方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取用户在线水利咨询数据集；对用户在线水利咨询数据集进行词性标注，得到用户在线咨询词性数据；对用户在线咨询词性数据进行深度语义融合实体识别，得到咨询语义融合实体数据；

4、步骤s2：根据咨询语义融合实体数据对用户在线水利咨询数据集进行不同咨询实体间的咨询问句分类，得到水利咨询实体问句分类数据；对水利咨询实体问句分类数据进行问句目标属性链接，得到问句目标属性链接数据；根据问句目标属性链接数据对用户在线水利咨询数据集进行问题匹配模板构建，得到常规目标问题匹配模板和复杂目标问题匹配模板；

5、步骤s3：对常规目标问题匹配模板和复杂目标问题匹配模板进行水利知识深度响应处理，得到常规问题水利知识特征响应数据和复杂问题水利知识特征响应数据；

6、步骤s4：根据常规问题水利知识特征响应数据和复杂问题水利知识特征响应数据进行问答响应机制设计，得到水利知识问答响应机制；根据水利知识问答响应机制进行智能问答系统构建，得到水利知识智能问答系统。

7、本发明首先确保获得了足够的在线咨询数据，这些数据包括用户对水利相关问题的提问、描述或需求，词性标注是自然语言处理中的基本步骤，通过标注每个词的词性（如名词、动词、形容词等），可以更好地理解句子的语法结构和含义。在水利咨询数据中进行词性标注有助于分析每个词在句子中的作用和关系。这一步骤涉及到更高级的语义分析和实体识别。深度语义融合可以结合语言模型（如gpt）的能力，理解句子的更深层次含义，包括词语之间的逻辑关系、上下文推断等。实体识别则是识别句子中具体的实体，如地名、人名、专业术语等。结合上述步骤的输出，得到的是经过深度语义融合的实体识别数据。这些数据可以包括识别出的关键实体（如水利工程、流域、水资源管理等）、实体之间的关联（如问题与解决方案之间的关系）以及实体的语义角色（如主体、客体等）。通过咨询语义融合实体数据，系统可以对用户的咨询问句进行分类。这些分类可以基于不同的水利实体（如水利工程、水资源管理、灌溉系统等），将咨询问句归类到特定的类别中。将问句与具体的目标属性进行链接，可以理解为将用户的咨询问题映射到相关的具体属性或特征上。例如，将问题“如何改善某地区的灌溉效率？”链接到“灌溉效率改善方法”这一具体目标属性上，根据问句目标属性链接数据，系统可以构建常规和复杂的问题匹配模板。这些模板可以是预定义的结构化问题形式，用于快速识别和处理用户的常见问题，也能处理更复杂和个性化的咨询需求，常规问题水利知识特征响应数据是针对通用、常见的水利问题构建的响应数据集合。这些数据提供了对于典型水利问题的详细、准确的解答。复杂问题水利知识特征响应数据则是对于更具挑战性、多变的水利问题构建的响应数据集合。这些数据包含更深入的分析、专业性强的解答或需要综合多方面知识的解答。通过对常规和复杂问题的水利知识特征响应数据的处理，系统能够提供深度、全面的答案。这不仅仅是简单的信息提供，而是针对不同问题类型的专业化解答，满足用户对于各种水利问题的需求。响应数据展示了系统对水利领域深层次理解和知识的积累。这种深度展示不仅提升了系统在专业性和可信度上的认可度，也为用户提供了高质量的信息服务。针对不同类型的问题，系统能够区分并提供适当的响应方式。这种个性化的响应优化增强了用户体验，使用户能够更快速、更有效地解决其具体问题。基于步骤s3中的响应数据，设计水利知识问答的响应机制。这包括如何根据用户问题的类型和复杂程度选择合适的响应数据，以及如何以一种结构化和有效的方式呈现答案给用户。在设计完善的响应机制基础上，构建水利知识智能问答系统。这个系统整合了前述所有处理步骤，能够自动化地处理用户的水利咨询问题，并提供高质量的、即时的答案和解决方案。因此，本发明是对传统的一种基于水利知识图谱的智能问答系统的构建方法做出的优化处理，解决了传统的一种基于水利知识图谱的智能问答系统的构建方法存在着无法给出精确的回答，以及进行准确的复杂关系的梳理的问题，提高了系统回答的精确度，提升了进行准确的复杂关系的梳理的能力。

8、优选地，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：获取用户在线水利咨询数据集；

10、步骤s12：对用户在线水利咨询数据集进行句法结构分析，得到用户在线咨询句法结构数据；

11、步骤s13：根据用户在线咨询句法结构数据对用户在线水利咨询数据集进行词性标注，得到用户在线咨询词性数据；

12、步骤s14：根据用户在线咨询句法结构数据以及用户在线咨询词性数据对用户在线水利咨询数据集进行语义增强处理，得到用户在线咨询语义强化数据；

13、步骤s15：利用bert-bilstm-crf模型对用户在线咨询语义强化数据以及用户在线咨询词性数据进行深度语义融合实体识别，得到咨询语义融合实体数据。

14、本发明通过获取大规模的在线水利咨询数据集，系统可以建立起涵盖各类水利问题和需求的广泛数据基础，从而提高对各种问题类型的覆盖能力。句法结构分析帮助系统理解句子中单词之间的关系和语法结构，确保系统在后续处理中能够准确识别和分析每个单词的作用和语义。词性标注使系统能够更准确地理解每个词在句子中的角色和含义，从而帮助系统更精确地捕捉用户的咨询意图。通过语义增强处理，系统可以进一步提升对用户问题的理解能力，更好地识别问题中的关键信息和上下文，从而改善后续处理步骤的效果。利用bert-bilstm-crf模型进行深度语义融合实体识别，系统能够高效准确地识别出句子中的关键实体，如专业术语、地名等，从而为后续处理步骤提供更丰富的信息基础。

15、优选地，步骤s15包括以下步骤：

16、步骤s151：利用bert-bilstm-crf模型中的bert组件对用户在线咨询语义强化数据以及用户在线咨询词性数据进行咨询问题请求属性识别，得到咨询问题请求属性数据；

17、步骤s152：对咨询问题请求属性数据进行问题请求双向关系提取，得到问题请求双向关系数据；

18、步骤s153：根据问题请求双向关系数据对咨询问题请求属性数据进行序列特征无效剔除，得到问题请求序列特征有效数据；

19、步骤s154：根据问题请求双向关系数据以及问题请求序列特征有效数据进行深度语义融合实体识别，得到咨询语义融合实体数据。

20、本发明利用bert-bilstm-crf模型中的bert组件，对用户在线咨询的语义强化数据和词性数据进行处理。这一步骤的主要目的是识别用户咨询中的关键属性，例如具体的问题类型、需求背景等，通过bert模型，系统能够准确地识别出用户问题中的关键属性，从而帮助系统更好地理解用户的具体需求，识别出问题的请求属性有助于系统深入理解用户意图，为后续处理步骤提供了更为精确和有针对性的信息基础，基于识别出的咨询问题请求属性数据，系统进行双向关系提取。这一步骤旨在捕捉问题中各个属性之间的关联和影响，从而构建更为复杂和全面的问题描述。双向关系提取帮助系统从多个角度理解问题，进一步丰富问题的语境和背景信息。通过关系提取，系统能够综合考虑问题中各个属性之间的互动关系，为后续处理提供更为全面和准确的输入数据。根据问题请求双向关系数据，对咨询问题请求属性数据进行序列特征的有效性筛选和优化。这一步骤旨在确保系统仅使用对问题理解有益的有效特征数据。去除无效的序列特征有助于系统专注于关键信息的处理和分析，提高处理效率和准确性。优化后的数据能够减少因数据噪声而引入的误解或语义歧义，从而提升系统的解答准确性和用户满意度。结合问题请求双向关系数据和优化后的序列特征有效数据，系统进行深度语义融合实体识别。这一步骤能够精确地识别出问题中的各种实体，如专业术语、地名等。深度语义融合实体识别确保系统不仅理解了问题的整体语义，还能精确识别并加工出关键的实体信息，使得系统的回答更为全面和详细。通过精准的实体识别，系统能够提供更专业、可信的解答，从而提升用户对系统的信任感和使用体验。

21、优选地，根据问题请求双向关系数据对咨询问题请求属性数据进行序列特征无效剔除包括以下步骤：

22、根据问题请求双向关系数据对咨询问题请求属性数据进行属性双向序列化注入，得到问题请求属性双向序列；

23、对问题请求属性双向序列进行依赖关联识别，得到问题请求双向依赖关联数据；

24、利用bert-bilstm-crf模型中的crf层对问题请求双向依赖关联数据进行迭代训练数据收集，得到问题请求双向依赖迭代训练数据；

25、利用预设的训练误差约束条件模型对问题请求双向依赖迭代训练数据进行序列特征无效剔除，得到问题请求序列特征有效数据。

26、本发明在这一步骤中，根据问题请求双向关系数据，系统将咨询问题请求属性数据进行双向序列化注入。这意味着系统将根据问题的双向关系建立问题属性的序列，以捕捉问题中不同属性之间的相互影响和依赖关系。对注入后的问题请求属性双向序列进行依赖关联识别。这一步骤的目的是分析和识别各个属性之间的关联关系，包括哪些属性对解决问题具有重要意义，以及它们之间的交互模式。利用bert-bilstm-crf模型中的crf层，系统对问题请求双向依赖关联数据进行迭代训练数据收集。crf层在这里用于建模和学习序列标注任务，以识别和捕捉问题中关键的依赖关系模式。利用预设的训练误差约束条件模型，系统对收集到的问题请求双向依赖迭代训练数据进行序列特征无效剔除。这一步骤的关键在于根据模型的训练误差约束条件，过滤和剔除那些对于问题理解和解析不具有显著贡献的序列特征，从而优化数据的质量和准确性。

27、优选地，步骤s2包括以下步骤：

28、步骤s21：根据咨询语义融合实体数据以及用户在线咨询词性数据对用户在线水利咨询数据集进行不同咨询实体间的咨询问句分类，得到水利咨询实体问句分类数据；

29、步骤s22：对水利咨询实体问句分类数据进行语气差异感知，得到咨询问句语气差异感知数据；

30、步骤s23：根据咨询问句语气差异感知数据对水利咨询实体问句分类数据进行问句目标属性链接，得到问句目标属性链接数据；

31、步骤s24：根据问句目标属性链接数据对用户在线水利咨询数据集进行问题匹配模板构建，得到常规目标问题匹配模板和复杂目标问题匹配模板。

32、本发明利用咨询语义融合实体数据和用户在线咨询的词性数据，系统对水利咨询数据集中的问句进行分类。这一步骤的目标是根据问题中的实体和词性特征，将咨询问句归类到不同的水利咨询实体分类中。通过语义融合实体数据和词性信息，系统能够准确地将问题分配给相应的水利咨询实体分类，从而提高了问题分类的准确性和效率。分类后的问句使系统能够更好地理解用户的具体咨询内容，为后续处理步骤提供了更为清晰和有针对性的数据基础。针对分类后的水利咨询实体问句数据，系统进行语气差异感知处理。这一步骤旨在分析和理解问句中表达的语气特征，如疑问、陈述、命令等。通过语气差异感知，系统能够更深入地理解用户问句背后的情感和态度，从而更好地调整和优化回答策略。理解问句的语气有助于系统以更友好和合适的方式与用户进行互动，提升用户对系统的满意度和信任感。根据语气差异感知数据，系统对水利咨询实体问句分类数据进行问句目标属性链接。这一步骤的目的是将问句与相应的目标属性或问题类型建立有效链接，以便后续的问题匹配和回答构建。通过目标属性链接，系统能够准确地将问句与特定的问题类型或处理流程相关联，从而确保问题回答的精确性和完整性。链接后的数据有助于系统根据问句的具体属性和需求特征，提供更为个性化和有效的问题处理和解决方案。基于问句目标属性链接数据，系统对用户在线水利咨询数据集进行常规目标问题匹配模板和复杂目标问题匹配模板的构建。这些模板用于系统后续的问题匹配和回答生成。构建的匹配模板能够帮助系统更快速地对用户提出的问题进行分类和匹配，从而提高问题处理的效率和速度。模板化的问题处理方式可以确保系统在不同用户之间保持一致的响应和处理标准，增强用户体验和满意度。

33、优选地，步骤s23包括以下步骤：

34、步骤s231：对咨询问句语气差异感知数据进行情感倾向性分析，得到咨询情感倾向性数据；

35、步骤s232：根据咨询情感倾向性数据以及咨询问句语气差异感知数据对水利咨询实体问句分类数据进行水利实体关联分析，得到水利实体问句语气关联数据；

36、步骤s233：对水利实体问句语气关联数据进行水利实体上下文依赖抽取，得到水利实体上下文依赖数据；

37、步骤s234：根据水利实体上下文依赖数据进行非单调逻辑处理，得到上下文依赖非单调逻辑数据；

38、步骤s235：根据上下文依赖非单调逻辑数据对水利实体上下文依赖数据进行一阶逻辑量化处理，得到水利实体一阶逻辑量化数据；

39、步骤s236：根据上下文依赖非单调逻辑数据和水利实体一阶逻辑量化数据对水利咨询实体问句分类数据进行问句目标属性链接，得到问句目标属性链接数据。

40、本发明对咨询问句语气差异感知数据进行情感倾向性分析。这一步骤的目的是识别和理解问句中的情感倾向，例如积极、消极或中立等。分析咨询问句中的情感倾向有助于系统更准确地理解用户的情感状态和问题背后的意图，从而更好地调整回答策略和语调。根据情感倾向性数据，系统可以个性化地调整回应方式，使其更符合用户的情感需求，提升用户体验和满意度。基于咨询情感倾向性数据和语气差异感知数据，系统对水利咨询实体问句分类数据进行关联分析。这一步骤旨在建立问句语气和特定水利实体之间的关联关系。通过语气关联数据，系统能够更精确地将问句与相关的水利实体关联起来，从而有效地定位问题的处理方向和内容。关联分析有助于系统深入探索和理解特定水利领域的问题和需求，提高了系统处理复杂问题的能力和深度。系统根据水利实体问句语气关联数据，抽取和分析问句中的上下文依赖关系。这包括理解问句中实体之间的逻辑和语义关系。抽取上下文依赖数据有助于系统更清晰地理解问句中实体之间的逻辑关系，进而提高问题理解和回答的一致性和准确性。理解上下文依赖关系可以帮助系统深入分析和解析复杂的问题，从而提供更深入和全面的答案或解决方案。基于水利实体上下文依赖数据，系统进行非单调逻辑处理。这一步骤的目的是处理问句中存在的复杂逻辑关系和多义性。非单调逻辑处理有助于系统在处理复杂问题时避免歧义和推理错误，提升了系统在复杂场景下的逻辑推理能力。处理非单调逻辑可以使系统更全面地考虑和分析问句中的多个可能性，从而提供更全面和准确的信息回答。根据上下文依赖非单调逻辑数据，系统对水利实体上下文依赖数据进行一阶逻辑量化处理。这一步骤旨在将复杂的逻辑关系量化为形式化的逻辑表达式。逻辑量化处理使得系统可以用更结构化和形式化的方式表达问句中的逻辑关系，提高了系统处理复杂问题的效率和准确性。量化后的逻辑表达式便于计算机进行处理和推理，加快了系统生成答案的速度和响应效率。基于上下文依赖非单调逻辑数据和水利实体一阶逻辑量化数据，系统对水利咨询实体问句分类数据进行问句目标属性链接。这一步骤将问句与具体的问题类型或实体属性关联起来，为后续的问题匹配和回答构建提供基础。问句目标属性链接数据确保系统能够准确地将问句与相应的问题类型或实体属性关联，提高了问题回答的针对性和有效性。链接后的数据有助于系统根据具体的问题类型或属性特征，个性化地调整和优化回答策略，提升用户体验和满意度。

41、优选地，步骤s24包括以下步骤：

42、步骤s241：利用预设的问句格式解析识别模型以及问句目标属性链接数据对用户在线水利咨询数据集进行解析难度划分，得到常规水利咨询问句解析数据和复杂水利咨询问句解析数据；

43、步骤s242：对常规水利咨询问句解析数据进行水利查询元素抽取，得到水利常规查询元素数据；

44、步骤s243：利用cypher查询语句对水利常规查询元素数据进行查询语句匹配，得到水利常规查询语句；

45、步骤s244：根据水利常规查询语句进行常规问题匹配模板构建，得到常规目标问题匹配模板；

46、步骤s245：对复杂水利咨询问句解析数据进行复杂问题匹配模板构建，得到复杂目标问题匹配模板。

47、本发明通过预设的问句格式解析识别模型被用来识别并链接问句目标属性的数据。这包括将在线水利咨询数据集中的问句分为常规和复杂两类，通过预设的问句格式，模型能够准确判断每个问句的复杂度，从而更好地处理不同类型的咨询问题。将问句目标属性与数据集链接，使得后续步骤能够更有效地利用这些信息进行进一步处理。一旦问句被归类为常规水利咨询，接下来的步骤是从这些问句中抽取出水利常规查询元素数据包括确定了问题中涉及的关键信息和要素，这些信息是进行后续查询和响应所必需的，将复杂的自然语言问句转化为结构化的查询元素，有助于后续步骤的自动化处理和理解，利用cypher查询语句，这一步骤将水利常规查询元素数据转化为实际的查询语句，cypher语句的使用确保了对数据存储的高效访问和查询，从而加速了响应速度，通过生成标准化的查询语句，系统可以更加自动化地执行水利数据的检索和处理，在这两个步骤中，针对常规和复杂的水利咨询问句，分别构建目标问题匹配模板，使用匹配模板可以确保系统对常见问题和复杂问题的准确响应，提高用户体验，模板的构建允许系统在处理新的咨询问题时能够更加灵活和高效。

48、优选地，对复杂水利咨询问句解析数据进行复杂问题匹配模板构建包括以下步骤：

49、对复杂水利咨询问句解析数据进行问句二维矩阵构建，得到复杂水利咨询问句二维矩阵；

50、对复杂水利咨询问句二维矩阵进行结构相似度计算，得到二维矩阵结构相似度数据；

51、根据二维矩阵结构相似度数据对复杂水利咨询问句二维矩阵进行卷积计算，得到问句矩阵结构相似度卷积数据；

52、对问句矩阵结构相似度卷积数据进行问句矩阵特征池化处理，得到问句矩阵特征池化数据；

53、根据问句矩阵结构相似度卷积数据以及问句矩阵特征池化数据进行过拟合优化处理，得到问句矩阵过拟合优化数据；

54、根据问句矩阵结构相似度卷积数据、问句矩阵特征池化数据以及矩阵过拟合优化数据进行复杂问题匹配模板构建，得到复杂目标问题匹配模板。

55、本发明将复杂水利咨询问句解析数据转化为二维矩阵的形式，这种结构化表示能够更好地表达问句中的语义和逻辑关系，二维矩阵能够清晰地展示问句中不同元素之间的关系，有助于后续步骤的深入处理和分析，矩阵形式使得计算机能够更有效地处理和分析复杂的语义结构，提高了系统的处理效率和响应速度，通过对问句二维矩阵进行结构相似度计算，确定不同问句之间在结构上的相似度程度，结构相似度数据能够帮助系统准确判断复杂问句之间的相似性和差异性，从而更精准地分配问题处理策略，基于结构相似度，系统能够更好地学习和调整模型，适应不同类型和复杂度的咨询问题，利用二维矩阵结构相似度数据进行卷积计算，以进一步加深对问句结构的理解和分析，卷积操作有助于从问句矩阵中提取出关键的结构特征，增强了系统对复杂语义结构的感知能力，通过卷积计算，系统能够更准确地理解问句中不同部分之间的语义关联，进一步优化问题解析的精度和深度，对问句矩阵结构相似度卷积数据进行特征池化处理，以减少数据复杂度并提取出最关键的特征，特征池化有助于将复杂的结构数据转化为更高层次的抽象特征表示，简化了后续处理步骤的复杂性，精炼的特征表示使得模型能够更高效地进行问题匹配和模板构建，提升了系统的整体性能和响应速度，基于问句矩阵结构相似度卷积数据和特征池化数据，进行过拟合优化处理，以平衡模型的复杂度和泛化能力，过拟合优化确保了模型在处理复杂问题时不会陷入过度拟合的情况，保持了模型的泛化能力和稳定性，优化后的数据处理能够更可靠地支持复杂问题的解析和响应，提升了系统的用户满意度和信任度。基于卷积数据、特征池化数据和过拟合优化数据，构建适用于复杂问题的匹配模板，用于系统的问题解析和响应。构建的匹配模板能够有效地指导系统在处理复杂问题时的问题分析和答案生成，提升了问题匹配的准确性和效率。通过精细化的模板构建，系统能够提供更加准确和全面的回答，增强了用户在使用过程中的体验和满意度。

56、优选地，步骤s3包括以下步骤：

57、步骤s31：利用预设的水利知识图谱对常规目标问题匹配模板和复杂目标问题匹配模板进行水利知识深度响应处理，得到常规问题水利知识响应数据和复杂问题水利知识响应数据；

58、步骤s32：分别对常规问题水利知识响应数据和复杂问题水利知识响应数据进行特征响应提取，得到常规问题水利知识特征响应数据和复杂问题水利知识特征响应数据。

59、本发明利用预设的水利知识图谱，对常规目标问题匹配模板和复杂目标问题匹配模板进行深度响应处理。水利知识图谱包含了丰富的领域知识和关系，能够帮助系统理解问题背景和上下文。通过深度响应处理，系统能够生成针对不同类型问题的水利知识响应数据，从而提高了系统对复杂问题的理解和解答能力。根据知识图谱的不同节点和关系，系统能够生成多样化的响应，覆盖各种问题情境，增强了系统的适应性和实用性。针对常规问题水利知识响应数据和复杂问题水利知识响应数据，进行特征响应的提取和加工。特征响应提取过程中，系统可以识别和提取出问题响应中的关键信息和特征，如重要的水利概念、相关的技术细节等。提取的特征响应能够对水利知识进行有效的聚合和整合，从而形成更加全面和准确的问题解答。特征响应的精炼处理使得系统生成的响应更具深度和准确性，提升了用户对系统响应的信任度和满意度。

60、优选地，步骤s31包括以下步骤：

61、步骤s311：利用预设的水利知识图谱对常规目标问题匹配模板和复杂目标问题匹配模板进行图谱节点数据相似度匹配，得到常规问题节点相似匹配数据和复杂问题节点相似匹配数据；

62、步骤s312：分别对常规问题节点相似匹配数据和复杂问题节点相似匹配数据进行关联结果相似数据迭代，得到常规问题结果相似迭代数据和复杂问题结果相似迭代数据；

63、步骤s313：分别对常规问题结果相似迭代数据和复杂问题结果相似迭代数据进行三元组表构建，得到常规问题结果相似迭代三元组表和复杂问题结果相似迭代三元组表；

64、步骤s314：根据常规问题结果相似迭代三元组表和复杂问题结果相似迭代三元组表进行语义关系动态查询优化，得到常规问题结果查询优化数据和复杂问题结果查询优化数据；

65、步骤s315：分别对常规问题结果查询优化数据和复杂问题结果查询优化数据进行结果重复比例排序，得到常规结果重复比例排序数据和复杂结果重复比例排序数据；

66、步骤s316：根据常规结果重复比例排序数据和复杂结果重复比例排序数据进行语序输出优化调整，得到常规问题水利知识响应数据和复杂问题水利知识响应数据。

67、本发明通过水利知识图谱，对常规和复杂目标问题匹配模板中的图谱节点进行相似度匹配。节点相似匹配数据能够帮助系统精确地识别和匹配问题模板中与知识图谱中节点相关联的关键信息，确保问题解析的准确性和完整性。通过节点相似度匹配，系统能够更深入地理解问题的语境和背景，从而更有效地生成相关的响应数据。基于图谱节点相似度，系统可以快速筛选和匹配适合的知识片段，提高了问题解析的处理效率和响应速度。针对常规和复杂问题节点相似匹配数据，进行关联结果相似数据的迭代处理。迭代处理能够逐步丰富问题的处理结果，包括更多相关的水利知识和实用信息，从而提升了问题解析的深度和广度。通过迭代，系统能够综合不同层次和细节的知识，生成更为全面和多样化的问题解答，满足用户多样化的需求。迭代处理有助于确保生成的答案在逻辑上和语义上的一致性，提升了系统响应的统一性和可靠性。根据常规和复杂问题结果相似迭代数据，构建相应的三元组表，以更有条理地组织和管理问题解析中的知识关系。三元组表能够以结构化的方式表达问题解析中的关键知识和语义关系，使得系统更加清晰地理解和处理复杂问题。结构化的三元组表有助于系统高效地管理和检索大量的水利知识数据，提升了系统的信息处理和管理效率。通过三元组表，系统能够更准确地进行语义关系的动态查询和分析，从而优化了问题解析的精度和深度。基于常规和复杂问题结果相似迭代三元组表，进行语义关系的动态查询优化。动态查询优化确保系统能够实时获取和应用最新的水利知识和语义关系，提升了问题解析的实时性和准确性。优化处理能够根据用户需求和系统学习反馈，动态更新和优化水利知识的查询和应用过程，保持了系统的适应性和持续改进能力。通过优化查询，系统能够快速响应复杂问题，提升了用户体验和问题解答的效率。对常规和复杂问题结果查询优化数据进行结果重复比例的排序处理。排序处理能够确保系统生成的响应结果在逻辑上和语义上的一致性，提升了系统响应的稳定性和可靠性。通过比例排序，系统能够优先选择和展示最相关和最具有代表性的问题解答，提升了用户对问题解答的满意度和信任度。排序过程有助于筛选和展示最有效的信息内容，避免重复或不相关的内容，优化了系统输出的信息质量和实用性。基于常规和复杂结果重复比例排序数据，进行语序输出的优化调整。语序优化调整能够使得系统生成的响应更加清晰和易于理解，提升了用户对问题解答的接受度和理解度。通过优化语序，系统能够更好地匹配用户的语言习惯和表达方式，增强了用户体验和交互的自然性。优化调整能够确保系统生成的答案在语言表达上更加流畅和自然，同时保持了问题解析的准确性和完整性。

68、本发明的有益效果，首先确保获得了足够的在线咨询数据，这些数据包括用户对水利相关问题的提问、描述或需求，词性标注是自然语言处理中的基本步骤，通过标注每个词的词性（如名词、动词、形容词等），可以更好地理解句子的语法结构和含义。在水利咨询数据中进行词性标注有助于分析每个词在句子中的作用和关系。这一步骤涉及到更高级的语义分析和实体识别。深度语义融合可以结合语言模型（如gpt）的能力，理解句子的更深层次含义，包括词语之间的逻辑关系、上下文推断等。实体识别则是识别句子中具体的实体，如地名、人名、专业术语等。结合上述步骤的输出，得到的是经过深度语义融合的实体识别数据。这些数据可以包括识别出的关键实体（如水利工程、流域、水资源管理等）、实体之间的关联（如问题与解决方案之间的关系）以及实体的语义角色（如主体、客体等）。通过咨询语义融合实体数据，系统可以对用户的咨询问句进行分类。这些分类可以基于不同的水利实体（如水利工程、水资源管理、灌溉系统等），将咨询问句归类到特定的类别中。将问句与具体的目标属性进行链接，可以理解为将用户的咨询问题映射到相关的具体属性或特征上。例如，将问题“如何改善某地区的灌溉效率？”链接到“灌溉效率改善方法”这一具体目标属性上，根据问句目标属性链接数据，系统可以构建常规和复杂的问题匹配模板。这些模板可以是预定义的结构化问题形式，用于快速识别和处理用户的常见问题，也能处理更复杂和个性化的咨询需求，常规问题水利知识特征响应数据是针对通用、常见的水利问题构建的响应数据集合。这些数据提供了对于典型水利问题的详细、准确的解答。复杂问题水利知识特征响应数据则是对于更具挑战性、多变的水利问题构建的响应数据集合。这些数据包含更深入的分析、专业性强的解答或需要综合多方面知识的解答。通过对常规和复杂问题的水利知识特征响应数据的处理，系统能够提供深度、全面的答案。这不仅仅是简单的信息提供，而是针对不同问题类型的专业化解答，满足用户对于各种水利问题的需求。响应数据展示了系统对水利领域深层次理解和知识的积累。这种深度展示不仅提升了系统在专业性和可信度上的认可度，也为用户提供了高质量的信息服务。针对不同类型的问题，系统能够区分并提供适当的响应方式。这种个性化的响应优化增强了用户体验，使用户能够更快速、更有效地解决其具体问题。基于步骤s3中的响应数据，设计水利知识问答的响应机制。这包括如何根据用户问题的类型和复杂程度选择合适的响应数据，以及如何以一种结构化和有效的方式呈现答案给用户。在设计完善的响应机制基础上，构建水利知识智能问答系统。这个系统整合了前述所有处理步骤，能够自动化地处理用户的水利咨询问题，并提供高质量的、即时的答案和解决方案。因此，本发明是对传统的一种基于水利知识图谱的智能问答系统的构建方法做出的优化处理，解决了传统的一种基于水利知识图谱的智能问答系统的构建方法存在着无法给出精确的回答，以及进行准确的复杂关系的梳理的问题，提高了系统回答的精确度，提升了进行准确的复杂关系的梳理的能力。