(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 202210399804.8 (22)申请日 2022.04.15 (71)申请人 杜润隆 地址 443000 湖北省宜昌市西陵区西坝建 设路1号 (72)发明人 杜润隆　 (74)专利代理 机构 广州本诺知识产权代理事务 所(普通合伙) 44574 专利代理师 叶聪 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06N 5/02(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06N 20/00(2019.01) G06N 20/10(2019.01) G06N 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种水电站客服系统的知识库文档的查找 方法及装置 (57)摘要 本发明实施例提供了一种水电站客服系统 的知识库文档的查找方法及装置， 识别并提取出 水电站中客服系统中的多种文档； 通过机器学习 模型针对知识库中文档进行处理， 得到文档相关 属性， 再根据属性及实体等建立针对 该知识库中 文档知识图谱， 工作人员可以输入语音或文字查 找知识图谱， 输出对应的文件或生成报告； 提升 IT运维团队日常系统问题处理效率， 激发更多知 识库实现统一管理， 提升团队运维管理水平。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115168596 A 2022.10.11 CN 115168596 A 1.一种水电站客 服系统的知识库文档的查找方法， 其特 征在于， 包括： 识别并提取 出水电站中客 服系统中的多种文档； 通过机器学习模型针对知识库中文档进行处 理， 得到文档相关属性； 根据文档相关属性建立针对所述知识库中文档知识图谱； 输入语音或文字查找知识图谱， 输出对应的文件或生成报告； 其中， 所述机器学习模型包括有监督的机器学习模型， 所述通过机器学习模型针对知 识库中文档进行处 理， 得到文档相关属性包括： 预先建立训练样本； 将训练样本输入至有监督的机器学习模型中， 该有监督的机器学习模型进行训练， 训 练完成后， 得到训练完成的机器学习模型； 将知识库中所有的文档输入至训练完成的机器学习模型， 即可以得到文档相关属性， 其中， 所述文档相关属性包括对应的属性或实体、 关系 、 属性值； 其中， 所述有监督的机器学习模型包括反向传播网络模型， 所述训练样本包括知识库 中的文档及文档相关属性； 训练所述知识库中的文档及文档相关属性对应的样本； 计算当前样本隐藏层 及输出层输入和输出； 计算误差函数； 计算误差函数对隐含层和输入层之间参数的偏导数； 修正参数， 其中， 所述 参数包括输出层和隐含层之间参数、 隐含层和输入层之间参数； 计算全局误差； 判断全局误差是否满足要求。 当误差达到预设精度或学习次数大于设定的最大次数， 则结束算法， 得到训练后的反向传播网络模型。 2.根据权利要求1所述的查找方法， 其特征在于， 所述有监督的机器学习 模型包括线性 回归算法模型、 决策树 算法模型、 支持向量机算法模型、 KN N算法模型。 3.根据权利要求1所述的查找方法， 其特征在于， 所述根据文档相关属性建立针对所述 知识库中文档知识图谱 包括: 抽取得到的实体， 将其链接 到知识库中对应的正确实体对象的操作； 可以采用资源描述框架作为数据模型， 其可以将关系数据库的数据换成RDF的三元组 数据； 实体并列关系相似度计算、 实体上 下位关系抽取以及本体的生成,生成文档知识图谱。 4.根据权利要求1所述的查找方法， 其特 征在于， 所述方法包括: 将属性或实体、 关系 、 属性值与知识库中的文档建立对应关系。 5.一种水电站客 服系统的知识库文档的查找装置， 其特 征在于， 包括： 文档识别模块， 用于识别并提取 出水电站中客 服系统中的多种文档； 文档相关属性获得模块， 用于通过机器学习模型针对知识库中文档进行处理， 得到文 档相关属性； 图谱建立模块， 用于根据文档相关属性建立针对所述知识库中文档知识图谱； 输出模块， 用于 输入语音或文字查找知识图谱， 输出对应的文件或生成报告； 其中， 所述机器学习模型包括有监督的机器学习模型， 所述通过机器学习模型针对知权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115168596 A 2识库中文档进行处 理， 得到文档相关属性包括： 样本训练模块， 用于预 先建立训练样本； 训练模块， 用于将训练样本输入至有监督的机器学习模型中， 该有监督的机器学习模 型进行训练， 训练完成后， 得到训练完成的机器学习模型； 文档相关属性获得模块， 用于将知识库中所有的文档输入至训练完成的机器学习模 型， 即可以得到文档相关属性， 其中， 所述文档相关属性包括对应的属性 或实体、 关系、 属性 值； 其中， 所述有监督的机器学习模型包括反向传播网络模型， 所述训练样本包括知识库 中的文档及文档相关属性； 文档属性模块， 用于训练所述知识库中的文档及文档相关属性对应的样本； 第一计算模块， 用于计算当前样本隐藏层 及输出层输入和输出； 第二计算模块， 用于计算 误差函数； 第三计算模块， 用于计算 误差函数对隐含层和输入层之间参数的偏导数； 参数模块， 用于修正参数， 其中， 所述参数包括输出层和隐含层之间参数、 隐含层和输 入层之间参数； 第四计算模块， 用于计算全局误差； 判断模块， 用于判断全局误差是否满足要求。 当误差达到预设精度或学习次数大于设 定的最大次数， 则结束算法， 得到训练后的反向传播网络模型。 6.根据权利要求5所述的查找装置， 其特征在于， 所述有监督的机器学习 模型包括线性 回归算法模型、 决策树 算法模型、 支持向量机算法模型、 KN N算法模型。 7.根据权利要求5所述的查找装置， 其特 征在于， 所述图谱建立模块包括: 抽取子模块， 用于抽取 得到的实体， 将其链接 到知识库中对应的正确实体对象的操作； 三元组数据转换子模块， 用于采用资源描述框架作为数据模型， 将关系数据库的数据 换成RDF的三元组数据； 生成子模块， 用于实体并列关系相似度计算、 实体上下位关系抽取以及本体的生成,生 成文档知识图谱。 8.根据权利要求5所述的查找装置， 其特 征在于， 所述装置包括: 建立模块， 用于将属性或实体、 关系 、 属性值与知识库中的文档建立对应关系。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求 1至4中任一项 所述的水电站 客服系统 的知识库文档的查找方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的水电站客服系统的知识库文档的查找 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115168596 A 3