CivilAviation Q&A

基于民航业知识图谱的自动问答系统。

A QA system based on Civil Aviation knowledge graph.

平台

• Windows 10 x64
• Python 3.7
• Neo4j community 3.5.20

运行

1. 确保安装所需依赖

     pip install -r requirements.txt
   

   注：python-Levenshtein 如果安装不成功，则可以下载对其进行离线安装。

2. 构建知识图谱

   修改const.py文件中连接数据库使用的URI，USERNAME和PASSWORD的值。然后执行：

     python build_cakg.py
   

   运行大约需要2~5分钟。

3. 可以使用两种方式运行：

   1. 运行命令行端

        python run_cmd.py
      

      普通问题的回答以字符串的形式给出；带有图表的回答，图表会被渲染至results文件夹中。

   2. 运行web端（效果图见下文）

        python run_web.py
      

      带有图表的回答和普通回答一样会被渲染至web页面中，同时也被保存至本地results文件夹中。

      注1：最好使用谷歌浏览器（Google Chrome）；

      注2：生成图表的文件夹地址可以在const.py中更改CHART_RENDER_DIR。

4. have fun!

简介

一. 项目结构

---------------------------------------  root
   |------data/                        # 数据存放
          |------dicts/                # 存放特征词（运行build_cakg.py后自动生成）
          |------question/             # 存放问句中的疑问词
          |------reference/            # 存放指代词
          |------tail/                 # 存放尾词（后缀词）
          |------data.json             # 从年报中组织出的数据
          |------raw.7z                # 11-19年的年报
   |------demo/                        # 以jupyter-notebook的形式给出了各种问题类型的演示和说明
   |------doc/                         # 存放有关readme的文件
   |------lib/                         # 函数库
   |------results/                     # 存放某些问题生成的图表（会自动生成）
   |------test/                        # 存放一些单元测试
   |------web/                         # web app
   ......
   |------answer_search.py             # 回答组织器
   |------build_cakg.py                # 构建知识图谱
   |------chatbot.py                   # 自动问答器
   |------const.py                     # 常量
   |------question_classifier.py       # 分类器
   |------question_parser.py           # 解析器
   ......

二. 数据组织

1. 基本构想

通过浏览公报发现：

1. 每一年所涉及的目录大差不差，有时多有时少，或者只是改个名字；
2. 目录中涉及的指标每年都有一定的变动，而且某些指标里面嵌套指标，还有些指标中给出了各地区的组成值；
3. 指标的值有数值类型，也有字符串类型，有的有单位，有些则没有，而且有些单位在某些年份还不同。

基于上述几点，我将知识图谱的构建以年份为中心展开，将各个目录、指标等等实体作为知识图谱的结点。结点与结点之间相连接的关系称为结构关系（详细见下文），那么将每个年份结点到各个指标和地区的关系称为值关系（详细见下文）。将结构和值两种关系拆开，

1. 从结构关系来看，不用一个年度录入一个年度的所有指标，每个年度中肯定有重复指标，这样避免了数据冗余。若每年的指标位置基本不变，则上述做法直接可行，但实际上指标出现的位置可能每年都飘忽不定，所以若直接按上述做法会出现这种情况：

   假设2012年指标C1包含指标A、B，指标C2包含指标C；2013年指标C1包含指标A，指标C2包含指标B、C；则其结构关系为:

   

   其中橙色的边是2012年特有的，蓝色的则是2013年特有的，而黑色的是它们共有的。但在知识图谱中这些边没有颜色之分，是按上图整个结构存储的，这就造成了一个父子结构关系错乱的问题，比如：我要查找13年指标C1包含的所有指标，则A和B都会被返回，而实际上B不应该被返回。

   为了解决上述问题，并且不增加任何额外的关系，我为每个关系引入了一个生命周期属性life。这个属性运用了掩码的思想，每个年份维护自己的掩码（运行构建知识图谱脚本时会被自动生成），在遇到上述问题时，拿来和关系中的life做与运算，若结果不为0，就说明此年份包含此指标，反之则不含。

2. 从值关系来看，问题中也是直接给出年份和指标名称，这样也方便查询。

部分结点间的关系如下图：(橙色为年份，棕色为目录，蓝色为指标)

部分结点间的关系如下图：(橙色为年份，棕色为目录，蓝色为指标，红色为地区/机场/公司集团，下同)

2. 知识图谱实体类型

实体类型	含义	数量	举例
Year	年份	9	2011，2012
Catalog	目录	16	运输航空，航空安全
Index	指标	242	运输总周转量，货邮运输量
Area	地区/机场/公司集团	35	港澳台，中航集团

3. 知识图谱实体关系类型

实体结构关系类型	含义	数量	举例
include	年度包括目录、目录包括指标	193
contain	指标（父）含有指标（子）、地区（父）含有地区（子）	148
locate	指标位于某地区	93

实体值关系类型	含义	数量	举例
info	某年度的目录信息	45
value	某年度的指标值	1194
具体的指标名称	某年度某地区的指标值	781

4. 知识图谱属性类型

属性类型	含义	举例
info	年份或目录的整体概况	全年航空安全形势稳定，旅客运输和...
name	各实体名称	2014，国内，货邮周转量
value	指标或地区的值	451.2，0，22
unit	指标或地区值的单位	亿吨公里，%，万元
repr	地区值所代表的含义	航线（不含港澳台），吞吐量占比
child_id	同一（父）指标下不同（子）指标拥有相同child_id的可视为构成父指标的一个角度	0，1，2 ...
life	（结构关系）生命周期	0x179, 0x008

三. 问题预处理

主要指年份和指标两个角度的预处理，此部分详见lib/complement.py。

1. 年份角度 对问题中的年份进行替换，方便特征词识别，例：

      11年 -> 2011年
      两千一十一年 -> 2011年
      11-15年 -> 2011年,2012年,2013年,2014年,2015年
      13到15年 -> 2013年,2014年,2015年
   
      13年比前年 -> 2013年比2011年
      15年比大大前年 -> 2015年比2011年
   
      16年比3年前 -> 2016年比2013年
      16年与前三年相比 -> 2016年与2015年,2014年,2013年相比
      ......
   

2. 指标角度 对问题中的指标名进行替换，避免因错字漏字而特征词识别不成功。通过Levenshetin算法实现对指标名的模糊查询。例：

      游客周转量 -> 旅客周转量
      ......
   

四. 问题分类

问题的分类是基于特征词的分类，使用ahocorasick算法。

下表给出的是各种问题的类型，更详细的内容请参见项目demo中的demo1~4.ipynb。

问题类型	含义	举例
year_status	年度整体状况	2011年整体状况如何？
catalog_status	年度目录状况	2012年教育及科技状况如何？
catalog_change	年度间目录变化	12年比11年少了哪些目录？
index_change	年度间指标变化	13年比前年增加了哪些指标 ？
exist_catalog	年度有哪些目录	11年有哪些目录？
begin_stats	指标何时开始统计	在哪年最先出现了航空公司营业收入数据？
index_value	指标值	13年货邮周转量为？
index_overall	指标占总比	13年旅客周转量占其总体的百分之几？
index_2_overall	指标占总比的变化	13年运输总周转量占其父级指标的倍数比11年降低了多少？
indexes_m_compare	指标的倍数比较	11年旅客周转量是新增机场数量的几倍？
indexes_n_compare	指标的和差比较	12年旅客周转量比货邮周转量少多少？
indexes_g_compare	指标的同比比较	11年旅客周转量同比增长
indexes_2m_compare	年度之间指标的倍数比较	12年新增机场数量是11年的几倍？
indexes_2n_compare	年度之间指标的和差比较	12年比13年货邮运输量增加了多少？
area_value	地区指标值	11年国内运输总周转量是？
area_overall	地区指标占总比	11年港澳台运输总周转量占其父级地区指标的百分之几？
area_2_overall	地区指标占总比的变化	12年港澳台的旅客运输量占总体的百分比比去年变化了多少？
areas_m_compare	地区指标的倍数比较	13年国内货邮周转量是国际的几倍？
areas_n_compare	地区指标的和差比较	11年港澳台旅客运输量比国内的少多少？
areas_g_compare	地区指标的同比比较	12年国内旅客运输量同比变化？
areas_2m_compare	年度之间地区指标的倍数比较	13年国内货邮周转量占11年的百分之几？
areas_2n_compare	年度之间地区指标的和差比较	13年国内运输总周转量比12年多多少？
index_compose	指标的组成	13年运输总周转量的子集有？
indexes_trend	指标的变化	11-14年节能减排的情况？
areas_trend	地区指标的变化	11-13年港澳台运输总周转量分布状况？
indexes_overall_trend	指标占总比的变化	11-13年货邮运输量占总体指标的比例的变化？
areas_overall_trend	地区指标占总比的变化	11-13年港澳台运输总周转量占其总体地区的比值变化情况？
indexes_change	指标个数的变化	11-13年指标变化情况？
catalogs_change	目录个数的变化	11-13年目录变化情况？
indexes_max	指标的最值	11-13年货邮周转量的最大值？

五. Web APP

web端使用Flask构建，采用前后端分离的方式。问答界面较为简洁。但可实现以下功能：

1. 回答带有的图表可以直接渲染至页面；
2. 回答中某些关键词以tooltips的形式进行了解释说明（关键词取自年报的注释部分）。

说明

1. 项目因经过多次重构，故难免有些晦涩之处，欢迎提问；
2. 数据组织或问题分类难免有不足之处，若有更好的想法，欢迎提出；
3. 单元测试对各种问题只能尽可能多的照顾到，若有什么问题，欢迎指正；
4. 若有疑问，留言、私信、open issue都可，我将尽可能及时回复；
5. 若有BUG，请将 “所问问题” ，“报错” 或其他有用信息通过上述方式提供。

参考

1. 项目结构参考：https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG
2. web app 中 tooltips 的实现参考：http://www.webkaka.com/tutorial/html/2020/080295/
3. 数据均取自中国民用航空局发布的2011~2019年《年度民航行业发展统计公布》