權(quán)利要求 1.基于知識圖譜的冶金知識問答方法，其特征在于，包括： 獲取冶金相關(guān)的詢問語音，并將所述詢問語音轉(zhuǎn)換為第一文本向量； 根據(jù)預(yù)設(shè)的冶金知識圖譜，從冶金描述文本數(shù)據(jù)中獲取冶金過程對應(yīng)的實體信息，并根據(jù)所述實體信息創(chuàng)建問答向量庫，所述問答庫中包含問題向量以及對應(yīng)的答復(fù)向量； 根據(jù)所述第一文本向量從所述問答向量庫中獲取多個匹配的問題向量，并對所述匹配的問題向量進(jìn)行排序，根據(jù)排序結(jié)果獲取對應(yīng)問題向量的答復(fù)向量并輸出。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識圖譜的冶金知識問答方法，其特征在于，根據(jù)所述第一文本向量從所述問答向量庫中獲取多個匹配的問題向量，包括： 利用關(guān)鍵詞搜索引擎對所述第一文本向量進(jìn)行分詞，獲取多個詞向量，根據(jù)所述詞向量從已有的故障報告以及故障文本中獲取匹配的關(guān)鍵詞，構(gòu)建關(guān)聯(lián)詞向量，并根據(jù)所述關(guān)聯(lián)詞向量從所述問答向量庫中獲取多個匹配的問題向量；和/或， 利用向量搜索引擎將所述第一文本向量和所述問答向量庫中的問題向量映射到同一個語義向量空間，通過相似度檢索算法從所述語義向量空間中獲取與所述第一文本向量相似度達(dá)到所述設(shè)定閾值的問題向量。 3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于知識圖譜的冶金知識問答方法，其特征在于，所述關(guān)鍵詞搜索引擎包括：ElasticSearch搜索引擎。 4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于知識圖譜的冶金知識問答方法，其特征在于，所述向量搜索引擎包括：Faiss引擎和/或Annoy引擎。 5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識圖譜的冶金知識問答方法，其特征在于，根據(jù)預(yù)設(shè)的冶金知識圖譜，從冶金描述文本數(shù)據(jù)中獲取冶金過程對應(yīng)的實體信息，并根據(jù)所述實體信息創(chuàng)建問答向量庫，包括： 獲取所述冶金知識圖譜中的多組實體關(guān)系，根據(jù)所述實體關(guān)系構(gòu)建第一句子向量； 將所述冶金描述文本數(shù)據(jù)拆分為多個子句，每個所述子句作為第二句子向量； 將所述第一句子向量和所述第二句子向量輸入預(yù)訓(xùn)練的句子向量模型進(jìn)行相似度比對，獲取與所述第一句子向量匹配的第二句子向量，作為問題向量； 設(shè)置各所述問題向量對應(yīng)的答復(fù)向量，創(chuàng)建所述問答向量庫。 6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識圖譜的冶金知識問答方法，其特征在于，所述冶金描述文本數(shù)據(jù)包括：冶金故障報告、故障總結(jié)。 7.根