【摘 要】
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对于家庭服务机器人，能否准确快速地获取到家庭场景中实体的语义信息是决定其智能化水平的关键。为了增强其语义信息获取能力与知识推理能力，针对家庭场景提出了一种面向服务机器人的领域知识图谱自动化构建流程。首先，利用词频-逆向文件频率算法（Term Frequency–Inverse Document Frequency, TF-IDF）从文本信息中提取服务策略关键字，构建服务策略图谱；其次，通过预训练的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62276028,U20A201584）； 河北省自然科学基金项目（F2021203079）； 河北省创新能力提升计划项目（22567626H）；
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对于家庭服务机器人，能否准确快速地获取到家庭场景中实体的语义信息是决定其智能化水平的关键。为了增强其语义信息获取能力与知识推理能力，针对家庭场景提出了一种面向服务机器人的领域知识图谱自动化构建流程。首先，利用词频-逆向文件频率算法（Term Frequency–Inverse Document Frequency, TF-IDF）从文本信息中提取服务策略关键字，构建服务策略图谱；其次，通过预训练的场景分割模型（Scene Segmentation Model, SSM）识别出场景内的实体；之后，根据当前场景的实体信息，运用场景分类模型（Scene Classification Model, SCM）来预测房间类别，生成结构化数据；再次，根据结构化数据构建家庭实体图谱；最后，将服务策略图谱与家庭实体图谱合并为家庭服务领域知识图谱，并将其存储到neo4j图数据库中。实验结果表明，所提出的方法可以根据非结构化数据自动生成领域知识图谱，通过查询知识图谱，检索家庭服务所需的语义信息，可以帮助机器人生成适用于当前工作环境的服务策略，使其更加智能地完成服务任务，证明了方法的可行性。
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