[發明專利]一種基于知識圖譜的關系抽取方法和系統

有效

• 申請號: 201711398108.0
• 申請日: 2017-12-21
• 公開（公告）號: CN108073711B
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發明（設計）人: 雷凱;沈穎;溫德斯
• 申請（專利權）人: 北京大學深圳研究生院
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F40/295;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳鼎合誠知識產權代理有限公司 44281
• 代理人: 任葵

1.一種基于知識圖譜的關系抽取方法，其特征在于，包括：

從知識圖譜中提取實體的描述屬性與連接實體對的最短路徑集合；

根據所述最短路徑集合提取實體對的路徑結構信息；

根據所述實體的描述屬性提取實體對的屬性文本信息；

根據實體對的路徑結構信息與屬性文本信息抽取實體對之間的關系，具體包括：

將所述實體對的路徑結構信息和所述實體對的屬性文本信息結合，構建表示實體對信息的第一向量；

通過一個全連接層，將所述表示實體對信息的第一向量轉換成一個維度等于關系類別數量的第二向量，再通過一層softmax 層將所述第二向量轉換成條件概率分布；

根據所述概率分布，選取概率值最大的關系類別作為實體對之間的關系。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，提取連接實體對的最短路徑集合，具體包括：

將知識圖譜視作有向圖，利用雙向廣度優先搜索算法與深度優先搜索算法相結合，提取兩個實體間的連通最短路徑集合。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述最短路徑集合提取實體對的路徑結構信息，具體包括：

利用路徑編碼模型將最短路徑轉換成低維度路徑向量表示，再將所有最短路徑的向量表示融合，構建兩個實體間的路徑結構信息。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述實體的描述屬性提取實體對的屬性文本信息，具體包括：

使用GRU模型將文本結構的屬性信息轉換成低維度向量表示，再計算實體對屬性信息之間的差值，構建兩個實體的屬性文本信息。

5.一種基于知識圖譜的關系抽取系統，其特征在于，包括：

基本信息提取模塊，用于從知識圖譜中提取實體的描述屬性與連接實體對的最短路徑集合；

路徑結構信息提取模塊，用于根據所述最短路徑集合提取實體對的路徑結構信息；

屬性文本信息提取模塊，用于根據所述實體的描述屬性提取實體對的屬性文本信息；

關系抽取模塊，根據實體對的路徑結構信息與屬性文本信息抽取實體對之間的關系，還用于將所述實體對的路徑結構信息和所述實體對的屬性文本信息結合，構建表示實體對信息的第一向量；通過一個全連接層，將所述表示實體對信息的第一向量轉換成一個維度等于關系類別數量的第二向量，再通過一層softmax 層將所述第二向量轉換成條件概率分布；根據所述概率分布，選取概率值最大的關系類別作為實體對之間的關系。

6.如權利要求5所述的系統，其特征在于，所述基本信息提取模塊，還用于將知識圖譜視作有向圖，利用雙向廣度優先搜索算法與深度優先搜索算法相結合，提取兩個實體間的連通最短路徑集合。

7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述路徑結構信息提取模塊，還用于利用路徑編碼模型將最短路徑轉換成低維度路徑向量表示，再將所有最短路徑的向量表示融合，構建兩個實體間的路徑結構信息。

8.如權利要求7所述的系統，其特征在于，所述屬性文本信息提取模塊，還用于使用GRU模型將文本結構的屬性信息轉換成低維度向量表示，再計算實體對屬性信息之間的差值，構建兩個實體的屬性文本信息。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，包括程序，所述程序能夠被處理器執行以實現如權利要求1-4任意一項所述的方法。