[發(fā)明專利]知識圖譜中邊權(quán)重的優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)、設備及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810560627.0
• 申請日: 2018-05-25
• 公開（公告）號: CN108776684B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發(fā)明（設計）人: 楊燕;楊瑞達;賀樑
• 申請（專利權(quán)）人: 華東師范大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/33;G06F16/338;G06F16/35
• 代理公司: 上海華誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31300
• 代理人: 徐穎聰

本發(fā)明涉及一種知識圖譜中邊權(quán)重的優(yōu)化方法，包括：定義知識圖譜，知識圖譜包括節(jié)點、節(jié)點之間的有向邊以及有向邊的原始邊權(quán)重；從用戶接收查詢信息；搜索對應查詢信息的候選答案，利用知識圖譜對候選答案進行排序并推送給用戶；從用戶接收對排序后的候選答案的反饋信息；構(gòu)建符號幾何規(guī)劃問題，符號幾何規(guī)劃問題的約束函數(shù)基于反饋信息設定，符號幾何規(guī)劃問題的目標函數(shù)為優(yōu)化邊權(quán)重的函數(shù)；求解符號幾何規(guī)劃問題得到優(yōu)化邊權(quán)重。本發(fā)明利用用戶的反饋信息將知識圖譜的邊權(quán)重優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成一個符號幾何規(guī)劃問題，能夠高效地自動化地提高邊權(quán)重的準確度以及知識圖譜的質(zhì)量。本發(fā)明還涉及一種知識圖譜中邊權(quán)重的優(yōu)化裝置、介質(zhì)、設備及系統(tǒng)。

技術領域

本發(fā)明涉及知識圖譜優(yōu)化領域，具體涉及一種知識圖譜中邊權(quán)重的優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)、設備及系統(tǒng)。

背景技術

在現(xiàn)代社會中，知識圖譜已被廣泛應用于各種應用中，如問答系統(tǒng)(QA)系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、網(wǎng)絡搜索引擎和精密醫(yī)學等。例如，基于知識圖譜來計算問題和幫助文檔之間的相似度，已被證明是有效的找到最佳文檔答案的方法。

在知識圖譜中，邊(edge)代表了兩個實體節(jié)點之間的關聯(lián)信息，并且關聯(lián)的強度通常由邊的權(quán)重來表示。邊權(quán)重的信息能夠在知識圖譜應用中表現(xiàn)出很高的價值。例如，在一個技術支持問答系統(tǒng)的應用中，“電腦死機”問題嘗嘗是由“內(nèi)存不足”造成的，那么這兩個實體之間關聯(lián)邊的權(quán)重應該更大，使得當用戶詢問電腦死機時，更將內(nèi)存不足及其相關解決辦法推薦給用戶。再例如，在一個基于醫(yī)療知識圖譜的診斷應用中，多個病可能導致同一個癥狀，但他們之間的邊權(quán)重應該是不同的，這樣能夠幫助系統(tǒng)進行更加精確的診斷。

顯然，如何設置邊的權(quán)重是知識圖譜的構(gòu)造和維護的關鍵挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的確定知識圖譜中邊權(quán)重的方法主要基于兩個實體之間的直接關聯(lián)關系(例如網(wǎng)頁之間的超鏈接)或利用兩個實體之間相關的統(tǒng)計信息。然而，這些方法很容易受到源數(shù)據(jù)本身存在的錯誤或統(tǒng)計錯誤的影響，導致邊權(quán)重的準確度以及知識圖譜的質(zhì)量低下。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述全部或部分問題，本發(fā)明提供一種知識圖譜中邊權(quán)重的優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)、設備以及系統(tǒng)。

本發(fā)明的實施方式公開了一種知識圖譜中邊權(quán)重的優(yōu)化方法，該方法包括

定義知識圖譜，知識圖譜包括節(jié)點、節(jié)點之間的有向邊以及有向邊的原始邊權(quán)重；

從用戶接收查詢信息；

搜索對應查詢信息的候選答案，利用知識圖譜對候選答案進行排序，并將排序后的候選答案推送給用戶；

從用戶接收對排序后的候選答案的反饋信息；

構(gòu)建符號幾何規(guī)劃問題，符號幾何規(guī)劃問題的約束函數(shù)基于反饋信息設定，符號幾何規(guī)劃問題的目標函數(shù)為優(yōu)化邊權(quán)重的函數(shù)；

求解符號幾何規(guī)劃問題得到優(yōu)化邊權(quán)重。

在一示范例中，利用知識圖譜對候選答案進行排序包括：

將查詢信息映射到知識圖譜上得到查詢節(jié)點；

將候選答案映射到知識圖譜上得到候選答案節(jié)點；

計算查詢節(jié)點與候選答案節(jié)點之間的相似度；

將候選答案按照相似度的降序進行排列。

在一示范例中，查詢節(jié)點與候選答案節(jié)點之間的相似度通過以下計算：