[發明專利]一種基于路徑排序算法的知識推理系統

有效

• 申請號: 202010198659.8
• 申請日: 2020-03-20
• 公開（公告）號: CN111414486B
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 洪萬福;王彬;黃茶英
• 申請（專利權）人: 廈門淵亭信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/33;G06F16/35;G06N5/04
• 代理公司: 廈門市精誠新創知識產權代理有限公司 35218
• 代理人: 趙薇

1.一種基于路徑排序算法的知識推理方法，其特征在于，包括：特征抽取、計算路徑特征值、訓練分類器、自動挖掘推理規則；

其中，所述基于路徑排序算法的知識推理方法包含如下步驟：

步驟1：用戶輸入需要分析的語句，對輸入語句進行分析，自然語言抽取語句中存在的實體、屬性和關系，對應知識圖譜中三元組的關系，獲取關系序列；

步驟2：抽取數據后，采用隨機游走分割算法，從一個節點到另一個節點游走，在游走過程中如果發現能到達所對應的結果節點，則抽取路徑特征，通過不斷進行迭代游走，生成路徑特征集合；

步驟3：在隨機游走的過程中，通過記錄的概率值生成對應的特征集合，采用隨機游走概率probability方法，對游走過程中出現的路徑，計算路徑的特征值，生成特征值集合；

步驟4：對步驟3中生成對應的特征值集合，采用Logistic邏輯回歸方法；

邏輯回歸方法是通過其邏輯函數估計概率，來計算和衡量特征之間是否存在關系；

計算回歸概率，通過生成的概率對數據進行二值化，以進行預測，并對數據分類；

步驟5：對數據進行分類后，獲取區間中所對應的路徑，計算路徑的權重值生成頻繁項，采用FP-樹頻集算法將對頻繁項以樹的形式展示，從一個節點出發，根據節點對應的條件模式基，對數據進行挖掘，生成頻繁項集；

依次類推，對所有節點采用此方式，獲取對應的頻繁項集合，生成對應的條件庫，然后對條件庫的數據進行挖掘，并且篩選出推理規則；

步驟6：結合所篩選出的推理規則與輸入語句，在知識圖譜中查詢，最終生成對應的結果集。

2.如權利要求1所述的一種基于路徑排序算法的知識推理方法，其中所述特征抽取用于生成特征集合，所述特征集合為路徑集合，抽取實體中存在的路徑，生成關系序列并且是計算路徑特征值的基礎。

3.如權利要求1所述的一種基于路徑排序算法的知識推理方法，所述計算路徑特征值用于對特征集合進行游走計算,計算特征對應的特征值，生成特征值集合，并且是訓練分類器的基礎，給訓練分類器提供訓練數據。

4.如權利要求1所述的一種基于路徑排序算法的知識推理方法，所述訓練分類器用于訓練數據、調控不同分類的概率、獲取置信度的上限值和下限值及通過閾值分類對數據進行分類，通過對數據實現分類，從而獲取區間分布。

5.如權利要求1所述的一種基于路徑排序算法的知識推理方法，所述自動挖掘推理規則用于挖掘推理規則，并且能夠篩選出推理規則，應用到知識查詢中進行推理，獲取答復。

6.如權利要求1所述的一種基于路徑排序算法的知識推理方法，所述自動挖掘推理規則用于挖掘推理規則，并且能夠篩選出推理規則，應用到知識查詢中進行推理，推理出新的知識或者推理出已經存在的知識。

7.如權利要求1所述的一種基于路徑排序算法的知識推理方法，其特征在于，所述特征抽取包括：用戶輸入查詢語句，通過自然語言nlp解析語句中存在的實體，分析實體中是否存在路徑，通過路徑排序算法中的隨機游走分割算法，隨機游走分割算法的實現方式是譜聚類；所述隨機游走分割算法的思想是將對應的實體用邊連接；隨機游走分割算法不斷地進行迭代，從沒有標記的節點開始不斷的游走，到達各個節點之后標記對應的記錄值，把最大的值交付給沒有標記的節點，完成對圖的分割；游走過程中不斷地生成路徑，最終生成對應的路徑集合。

8.如權利要求1所述的一種基于路徑排序算法的知識推理方法，其特征在于，所述計算路徑特征值包括：采用隨機游走概率probability方法，隨機游走的過程之后得到對應的游走概率值，通過所述游走概率值描繪出對應的概率分布圖，所述分布圖中記錄了每個節點被訪問的對應的概率值，生成對應路徑的特征值。