[發明專利]知識圖譜中多跳實體關系預測方法和裝置在審
| 申請號: | 201911263786.5 | 申請日: | 2019-12-11 |
| 公開(公告)號: | CN111026881A | 公開(公告)日: | 2020-04-17 |
| 發明(設計)人: | 趙曉娟;常春喜;鄧勁生;王昌海;劉靜;宋怡晨;謝浩成;馬鍶霞;李晨晨;汪天祥 | 申請(專利權)人: | 中國人民解放軍國防科技大學 |
| 主分類號: | G06F16/36 | 分類號: | G06F16/36;G06F16/33;G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225 | 代理人: | 邱軼 |
| 地址: | 410073 湖*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 知識 圖譜 中多跳 實體 關系 預測 方法 裝置 | ||
1.一種知識圖譜中多跳實體關系預測方法,所述方法包括:
從訓練集中獲取實體對,根據所述實體對構建多跳的推理關系鏈;所述推理關系鏈包括:中間實體序列和關系序列;
利用預先設置的第一門控循環單元對所述關系序列進行編碼,得到所述關系序列對應的隱狀態序列;
利用預先設置的第二門控循環單元對所述隱狀態序列進行編碼,得到所述預測實體序列;
根據所述預測實體序列,確定第一損失函數;
根據所述第一損失函數以及所述訓練集中的實體對,對預先設置的神經網絡模型進行訓練,得到實體關系預測模型;
將知識圖譜中實體對輸入所述實體關系預測模型,得到實體對的關系預測結果。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用預先設置的第一門控循環單元對所述關系序列進行編碼,得到所述關系序列對應的隱狀態序列,包括:
設置初始隱狀態值;
將所述初始隱狀態值和所述關系序列中第一個值輸入所述第一門控循環單元,得到隱狀態序列的第一個值;
將所述隱狀態序列的第一個值和所述關系序列中第二個值輸入所述第一門控循環單元,得到隱狀態序列的第二個值;
以此類推,將所述隱狀態序列的第t-1個值和所述關系序列的第t個值輸入所述第一門控循環單元,得到隱狀態序列的第t個值;
根據隱狀態序列的第一個值、第二個值直至第t個值按序排列得到關系序列對應的隱狀態序列。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用預先設置的第二門控循環單元對所述隱狀態序列進行編碼,得到所述預測實體序列,包括:
設置初始預測實體為訓練集中實體對中的頭實體;訓練集中實體對包括:頭實體和尾實體;
將所述頭實體和所述隱狀態序列中第一個值輸入所述第二門控循環單元,得到預測實體序列的第一個值;
將所述預測實體序列的第一個值和所述隱狀態序列中第二個值輸入所述第一門控循環單元,得到隱狀態序列的第二個值;
以此類推,將所述預測實體序列的第t-1個值和所述隱狀態序列的第t個值輸入所述第一門控循環單元,得到預測實體序列的第t個值;
根據預測實體序列的第一個值、第二個值直至第t個值按序排列得到關系序列對應的預測實體序列。
4.根據權利要求1至3任一項所述的方法,其特征在于,所述根據所述實體對構建多跳的推理關系鏈,包括:
獲取所述實體對之間的中間實體序列;所述中間實體序列包括:正實體序列樣本和負實體序列樣本;
獲取所述實體對之間的關系序列;所述關系序列包括:正關系序列和負關系序列;
根據所述中間實體序列和所述關系序列構建推理關系鏈。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述第一損失函數的表達式如下:
其中,表示第一損失函數,sim(·,·)表示計算兩個向量之間的相似度,ei表示正中間實體序列中第i個值,ei-表示負中間實體序列中第i個值,表示預測實體序列中第i個值,γ表示正中間實體序列和負中間實體序列的最小間隔。
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