技术摘要：
本发明公开了一种基于自然语言处理的港口智能检索系统，包括检索系统模块、本体推理模块、本体编辑模块和本体知识库模块；所述检索系统模块包括语音唤醒单元、语音识别单元、语音播报单元，实现检索系统的唤醒和语音指令的识别及检索结果的播报；所述本体推理模块包括  全部
背景技术：
随着科学技术的发展，人们的生活水平逐渐提高，并且开始追求智能、便捷的生活 环境。传统的人机交互方式和检索方式比较麻烦且效率较低，不能满足人们对生活智能便 捷的需求。基于自然语言处理的智能检索系统，使用语音识别和语音朗读技术，运用语义检 索挖掘本体之间的关系，给用户提供更加精确、全面的信息，是人工智能时代检索技术发展 的主流方向。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于自然语言处 理的港口智能检索系统。 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于自然语言处理的港口智能 检索系统，包括检索系统模块、本体推理模块、本体编辑模块和本体知识库模块； 所述检索系统模块包括语音唤醒单元、语音识别单元、语音播报单元，实现检索系 统的唤醒和语音指令的识别及检索结果的播报； 所述语音唤醒单元，用于根据接收的特定的语音唤醒词唤醒系统； 所述语音识别单元，用于对用户提问的音频进行语音识别，提取用户提问的文本 信息； 所述语音播报单元，用于根据对本体推理模块所得知识进行播报； 所述本体推理模块包括语义推理单元，用于接收语音识别单元获得的文本信息， 实现语义推理；具体如下： 利用深度神经网络模型，对自然语言问句进行命名实体识别和实体关系抽取，结 合SPARQL结构化查询语句特点，将自然语言问句转换为SPARQL语句； 结合SPARQL和推理机加载模型算法，在本体知识库中进行推理； 所述本体编辑模块包括本体编辑工具单元，实现港口领域本体及主体关系的编 辑； 本体知识库模块，用于通过网络爬虫技术获取网页文档上的相关知识，运用分词 技术，抽取其中的概念本体，构建港口本体知识库，并形成推理规则库和实例库。 按上述方案，所述深度神经网络模型为BI-LSTM-CRF模型。 本发明产生的有益效果是： 本发明提供了一种集语音识别、知识采集、知识管理、语义推理、语音播报于一体 的基于自然语言处理的港口智能检索系统，利用语音识别和语音朗读技术，用语音代替了 传统的按键，实现了智能语音人机交互；应用语义检索，将分散在不同文档中的相关信息联 3 CN 111552708 A 说　明　书 2/3 页 系起来，实现检索技术由单纯文献检索向知识检索、信息检索的转变，使得检索更加高效智 能。 附图说明 下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中： 图1是本发明实施例的系统功能结构示意图； 图2是本发明实施例的系统工作原理示意图； 图3是本发明实施例的港口机械知识本体示意图。