基于知识图谱的校园服务多轮对话意图推理方法

本发明涉及信息检索，具体涉及基于知识图谱的校园服务多轮对话意图推理方法。

背景技术：

1、随着智慧校园建设不断推进，线上校园服务对话系统已广泛应用于场地查询、课程咨询、活动预约、资源借用等日常服务场景，多轮人机对话成为师生、访客获取校园服务的主流方式。

2、在实际校园对话交互过程中，用户普遍存在表述不规范、信息残缺的问题，频繁使用模糊时空信息、简略地点称谓以及隐含身份角色的表达方式。例如用户仅提及“二教”“综合楼”等简略地点，或使用“明天下午”“考试周”“节假日”等模糊时间描述，同时选课、场地使用、活动参与类需求往往依附于本科生、研究生、留学生、教师、访客等不同用户角色权限，对话上下文还存在大量隐式约束信息。

3、现阶段传统校园对话意图识别方案，多采用通用实体识别与固定规则匹配方式开展信息检索，仅简单将教学楼、场地识别为单一静态地点实体，依托常规数据库结构存储基础词汇与意图标签，文件系统结构仅用于简单对话日志归档，未结合校园专属时空属性、场地动态功能划分与分级权限体系。现有技术无法关联不同时段、不同管理周期下校园场地的功能切换特征，例如教学楼日常时段用于课堂教学，考试周改造为专用自习区域，节假日场地开放规则同步调整；同时未区分不同身份用户的操作权限，留学生选课限制、访客区域准入限制、教职工专属资源使用权限等关键约束条件长期缺失。

4、传统方案在多轮对话连续交互场景下，割裂对话历史上下文约束，时空数据、角色数据相互独立判定，无法实现多维度联合消歧，极易出现意图混淆误判，常将空闲教室查询错误识别为课程排期查询、普通活动咨询误判为教学安排咨询。此外，现有信息检索模式检索维度单一，数据库结构未搭建时空关联节点与角色关联关系，文件系统结构未联动校园日历、权限配置文件进行动态数据更新，系统不具备时间敏感性与角色自适应能力。

5、综上，现有校园对话意图识别技术存在时空语义消歧能力弱、角色权限适配性差、动态场景响应滞后、多轮上下文融合不足等缺陷，意图识别准确率低，频繁触发无差别反问澄清，增加对话轮次、降低服务效率，难以满足复杂、多变、强权限约束的智慧校园服务需求，因此亟需一种适配校园知识图谱架构、融合时空约束与角色权限的多轮对话意图推理方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于知识图谱的校园服务多轮对话意图推理方法，以解决上述的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于知识图谱的校园服务多轮对话意图推理方法，所述校园知识图谱依托预设的数据库结构存储校园时空属性、用户角色权限及历史行为数据，所述数据库结构与校园服务文件系统结构适配，其特征在于，由计算机设备执行，包括以下步骤：

3、步骤1：数据获取，实时采集校园服务多轮对话中的时间表达式、地点名称、用户id及对话轮次序列，构建对话原始数据集；

4、步骤2：数据处理，基于信息检索技术，将采集到的时间表达式与地点名称映射至校园知识图谱中的“时空节点”，提取该时空节点在对应时间段内的功能属性，同时根据用户id从知识图谱中检索该用户的角色属性及历史行为轨迹；

5、步骤3：意图判断，结合所述历史行为轨迹初步筛选出候选意图集合；计算当前对话查询中的时空节点与用户角色之间的约束冲突概率，并结合所述对话轮次序列融合上下文约束，利用图注意力机制对所述候选意图集合中的各候选意图进行加权评分，在所述图注意力机制的特征聚合过程中，将时空节点与角色节点的边权重作为注意力系数的调节因子，其中时空节点与角色节点的边权重由校园日历与权限表动态更新；

6、步骤4：结果输出，判断所述约束冲突概率是否超过预设的冲突阈值；若未超过，则选取所述加权评分最高的候选意图作为消歧后的单一意图进行输出，同时输出其关联的置信度向量；若超过，则判定存在约束冲突并触发反问澄清子图生成反问语句，获取用户针对所述反问语句的澄清回复，将所述澄清回复更新至所述对话原始数据集中，并返回所述步骤2进行迭代推理，直至获得所述消歧后的单一意图。

7、进一步地，所述步骤1中，对话原始数据集的采集过程同步关联校园服务文件系统结构，通过文件系统的分级存储机制，对不同轮次的对话数据按时间戳、用户id进行分类归档。

8、进一步地，所述校园知识图谱的数据库结构包括三元组存储表，所述三元组存储表用于存储时空节点、用户角色节点、功能属性节点及其关联关系，所述三元组存储表采用关系数据库结构设计。

9、进一步地，所述时空节点的功能属性包括教学楼在不同时间段的使用功能、场地预约状态，所述功能属性通过校园服务文件系统结构中的功能配置文件同步更新。

10、进一步地，所述用户的角色属性包括本科生、研究生、留学生、教师、访客，历史行为轨迹包括已选课程、常去场所、历史对话意图，所述角色属性与历史行为轨迹数据存储于数据库结构的用户信息表中。

11、进一步地，所述约束冲突概率的计算基于知识图谱中时空节点功能属性与用户角色权限的关联规则，所述关联规则存储于数据库结构的规则表中，通过信息检索技术调用规则进行冲突判断。

12、进一步地，所述候选意图集合中的候选意图包括自习、上课、活动参与、设备借用，图注意力机制的加权评分过程中，权重更新数据来源于校园日历文件与权限表，所述校园日历文件与权限表存储于校园服务文件系统结构的指定目录。

13、进一步地，所述置信度向量用于表征各候选意图的可信度，置信度向量的计算结果存储于数据库结构的结果缓存表中。

14、进一步地，所述数据库结构采用图数据库与关系数据库结合的混合存储结构，图数据库用于存储知识图谱的节点与边关系，关系数据库用于存储对话数据、用户信息及配置文件。

15、进一步地，所述反问澄清子图基于知识图谱中的模糊节点构建，包含针对时空模糊、角色不明的澄清问题，所述澄清问题的候选集存储于数据库结构的澄清子图库中，所述触发反问澄清子图生成反问语句，具体包括：通过信息检索技术调用所述澄清问题生成反问语句。

16、与现有技术相比，本发明提供的基于知识图谱的校园服务多轮对话意图推理方法具备以下有益效果：

17、首先，通过引入知识图谱时空节点架构，打破传统实体静态化识别局限，完整收录教学楼功能时段表、课程排期、校园日历等动态数据，精准区分日常上课、考试周自习、节假日管控等不同时段下校园场地的功能差异，实现时空一致性智能消歧。经实际场景验证，针对教学楼、公共场地等高频模糊地点的意图消歧准确率提升30%以上，彻底规避查询空闲教室、场地活动、课程安排等相似需求的混淆误判问题，大幅提升核心业务识别精度。

18、其次，基于用户id关联知识图谱角色属性与历史行为轨迹，依托数据库结构完成多角色权限分类存储与快速信息检索，自动适配本科生、研究生、留学生、教师、访客的差异化权限规则。可精准识别留学生选课限制、访客区域准入限制、教职工专属服务权限等个性化约束，实现跨角色意图自动适配，无需重复确认用户身份，有效减少人机反问澄清轮次，简化多轮对话交互流程，提升校园服务交互体验。

19、再者，通过优化整体数据存储与调度体系，定制化设计适配校园业务的数据库结构，采用图数据库与关系数据库混合存储模式，分别承载知识图谱节点关系与结构化业务数据；同时联动校园服务文件系统结构，实现校园日历文件、权限表、场地配置文件的实时读取与动态更新，使意图推理全程具备时间敏感性，可自动响应考试周、寒暑假、校园大型活动等特殊时间场景的规则调整，系统动态适配能力显著增强。

20、最后，结合图注意力机制动态优化节点边权重，依托对话轮次序列融合上下文隐式约束，通过约束冲突概率量化判断与置信度向量量化输出，保证意图推理结果可量化、可追溯；在出现时空冲突、权限不匹配等异常场景时，智能触发定制化反问澄清子图，精准定位模糊信息点位，避免无效提问。整体方案架构稳定、兼容性强，适配各类智慧校园服务平台接入使用，在提升服务智能化水平的同时，降低系统运维与人工客服压力，具备良好的推广应用前景。