[發(fā)明專利]知識(shí)圖譜中信息補(bǔ)全的方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010334805.5
• 申請(qǐng)日: 2020-04-24
• 公開（公告）號(hào): CN111552811B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周陽(yáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳數(shù)聯(lián)天下智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/35
• 分類號(hào): G06F16/35;G06F16/36;G06F18/214;G06F18/24
• 代理公司: 深圳中細(xì)軟知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44528
• 代理人: 王鍇

1.一種知識(shí)圖譜中信息補(bǔ)全的方法，其特征在于，包括：

獲取知識(shí)圖譜中的待補(bǔ)全信息對(duì)應(yīng)的已知文本；

根據(jù)預(yù)設(shè)的字表矩陣，對(duì)所述已知文本進(jìn)行處理，得到所述已知文本對(duì)應(yīng)的文本向量；

基于所述文本向量，對(duì)所述已知文本中的每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注，得到所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果，所述標(biāo)注結(jié)果為補(bǔ)全結(jié)果和非補(bǔ)全結(jié)果中的一個(gè)；

當(dāng)所述已知文本對(duì)應(yīng)的各個(gè)標(biāo)注結(jié)果中存在至少一個(gè)所述補(bǔ)全結(jié)果時(shí)，根據(jù)所述至少一個(gè)補(bǔ)全結(jié)果，得到所述待補(bǔ)全信息對(duì)應(yīng)的補(bǔ)全文本；

當(dāng)所述已知文本對(duì)應(yīng)的各個(gè)標(biāo)注結(jié)果均為所述非補(bǔ)全結(jié)果時(shí)，獲取在對(duì)所述已知文本中的每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注的過程中得到的所述已知文本對(duì)應(yīng)的文本特征向量，根據(jù)所述文本特征向量，生成所述待補(bǔ)全信息對(duì)應(yīng)的補(bǔ)全文本，所述文本特征向量是由所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的字特征向量組成的；

其中，所述根據(jù)所述文本特征向量，生成所述待補(bǔ)全信息對(duì)應(yīng)的補(bǔ)全文本，包括：

基于預(yù)設(shè)的第二權(quán)重參數(shù)對(duì)所述文本特征向量進(jìn)行處理，得到各個(gè)時(shí)間步對(duì)應(yīng)的字特征向量，其中，一個(gè)時(shí)間步用于生成一個(gè)候選字，多個(gè)所述候選字用于組成補(bǔ)全文本；

將每個(gè)所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的字特征向量與預(yù)設(shè)的第二權(quán)重矩陣相乘，得到每個(gè)所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的字特征矩陣；

根據(jù)每個(gè)所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的字特征矩陣，得到所述待補(bǔ)全信息對(duì)應(yīng)的補(bǔ)全文本；

利用所述補(bǔ)全文本在所述知識(shí)圖譜中補(bǔ)全所述待補(bǔ)全信息。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的字表矩陣，對(duì)所述已知文本進(jìn)行處理，得到所述已知文本對(duì)應(yīng)的文本向量，包括：

對(duì)所述已知文本進(jìn)行字分割，得到所述已知文本中的每個(gè)字；

根據(jù)所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的字標(biāo)識(shí)，從所述預(yù)設(shè)的字表矩陣中獲取到所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的字向量；

根據(jù)每個(gè)字在所述已知文本中的位置，將所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的字向量進(jìn)行組合，得到所述已知文本對(duì)應(yīng)的文本向量。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述文本向量，對(duì)所述已知文本中的每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注，得到所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果，包括：

基于預(yù)設(shè)的第一權(quán)重參數(shù)對(duì)所述文本向量進(jìn)行處理，得到所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的字特征向量；

將所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的字特征向量與預(yù)設(shè)的第一權(quán)重矩陣相乘，得到所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的字特征矩陣；

對(duì)所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的字特征矩陣進(jìn)行分類處理，得到所述已知文本中每個(gè)字對(duì)應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個(gè)所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的字特征矩陣，得到所述待補(bǔ)全信息對(duì)應(yīng)的補(bǔ)全文本，包括：

對(duì)每個(gè)所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的字特征矩陣進(jìn)行歸一化處理，得到每個(gè)所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的概率分布，所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的概率分布反映所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的字為各個(gè)預(yù)設(shè)字的概率，所述預(yù)設(shè)字為填充字、所述字表矩陣記錄的字或者未被所述字表矩陣記錄的字；

根據(jù)每個(gè)所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的概率分布，得到用于確定所述補(bǔ)全文本的最大概率；

將所述最大概率對(duì)應(yīng)的文本作為所述待補(bǔ)全信息對(duì)應(yīng)的補(bǔ)全文本。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個(gè)所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的概率分布，得到用于確定所述補(bǔ)全文本的最大概率，包括：

從所述時(shí)間步對(duì)應(yīng)的概率分布中挑選出預(yù)設(shè)數(shù)量的最大概率；

根據(jù)當(dāng)前時(shí)間步對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)量的最大概率和下一時(shí)間步對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)量的最大概率，得到多個(gè)概率結(jié)果，所述下一時(shí)間步為與所述當(dāng)前時(shí)間步相鄰的時(shí)間步；

從所述多個(gè)概率結(jié)果中獲取到所述預(yù)設(shè)數(shù)量的最大概率；

將從所述多個(gè)概率結(jié)果中獲取到的所述預(yù)設(shè)數(shù)量的最大概率作為所述下一時(shí)間步對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)量的更新概率；

根據(jù)結(jié)束時(shí)間步對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)量的更新概率，得到所述補(bǔ)全文本對(duì)應(yīng)的最大概率。