[發明專利]一種知識圖譜的嵌入表示方法及相關設備

在審

• 申請號: 201910583845.0
• 申請日: 2019-06-29
• 公開（公告）號: CN112148883A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 吳丹萍;李秀星;國碩;劉冬;賈巖濤;王建勇
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司;清華大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

1.一種知識圖譜的嵌入表示方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標知識圖譜中的M個實體，所述M個實體包括實體1、實體2、…、實體M，所述M為大于1的整數；

從預設的知識庫中獲取所述M個實體中實體m的N個相關實體，以及所述N個相關實體中相關實體n對應的K個概念，所述N個相關實體包括相關實體1、相關實體2、…、相關實體N，其中，所述N和K為不小于1的整數、m＝1,2,3,…,M以及n＝1,2,3…,N，且所述實體m與所述N個相關實體之間、以及所述相關實體n與所述K個概念之間語義相關；

確定所述M個實體中每個實體與該實體的每個相關實體之間的語義相關度、以及根據對應的K個概念確定每個相關實體的第一實體嵌入表示；

根據所述第一實體嵌入表示和所述語義相關度，對所述M個實體和所述M個實體之間的實體關系的嵌入表示進行建模，得到嵌入表示模型；

對所述嵌入表示模型進行訓練，得到所述每個實體的第二實體嵌入表示和所述實體關系的關系嵌入表示。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據對應的K個概念，確定每個相關實體的第一實體嵌入表示包括：

對所述相關實體n對應的K個概念中每個概念進行向量化處理，得到所述每個概念的詞向量；

對所述相關實體n對應的K個概念的詞向量進行平均求和，得到所述相關實體n的第一實體嵌入表示。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一實體嵌入表示和所述語義相關度，對所述M個實體和所述M個實體之間的實體關系的嵌入表示進行建模，得到嵌入表示模型包括：

根據所述語義相關度和所述N個相關實體的第一實體嵌入表示，確定所述每個實體對應的一元文本嵌入表示；

根據所述N個相關實體，確定所述M個實體中每兩個實體的共同相關實體；

根據所述語義相關度和所述共同相關實體的第一實體嵌入表示，確定所述每兩個實體對應的二元文本嵌入表示；

根據所述一元文本嵌入表示和所述二元文本嵌入表示，建立所述嵌入表示模型。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述一元文本嵌入表示和所述二元文本嵌入表示，建立所述嵌入表示模型包括：

將所述一元文本嵌入表示和所述二元文本嵌入表示映射到相同的向量空間，得到語義增強的一元文本嵌入表示和語義增強的二元文本嵌入表示；

根據所述語義增強的一元文本嵌入表示和所述語義增強的二元文本嵌入表示，建立所述嵌入表示模型。

5.如權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根據所述語義相關度和所述N個相關實體的第一實體嵌入表示，確定所述每個實體對應的一元文本嵌入表示包括：

將所述語義相關度作為所述每個相關實體的第一權重系數；

按照所述第一權重系數將所述N個相關實體的第一實體嵌入表示進行加權求和，得到所述一元文本嵌入表示。

6.如權利要求3-5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述語義相關度和所述共同相關實體的第一實體嵌入表示，確定所述每兩個實體對應的二元文本嵌入表示包括：

將所述共同相關實體與所述每兩個實體的語義相關度中的最小語義相關度作為所述共同相關實體的第二權重系數；

按照所述第二權重系數對所述共同相關實體的第一實體嵌入表示進行加權求和，得到所述二元文本嵌入表示。

7.如權利要求1-6任一項所述方法，其特征在于，所述對所述嵌入表示模型進行訓練，得到所述每個實體的第二實體嵌入表示和所述實體關系的關系嵌入表示包括：

確定所述嵌入表示模型的損失函數；

按照預設的訓練方法對所述嵌入表示模型進行訓練以使所述損失函數的函數值最小化，從而得到所述第二實體嵌入表示和所述關系嵌入表示。