[發(fā)明專利]知識圖譜中信息補全的方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010334805.5
• 申請日: 2020-04-24
• 公開（公告）號: CN111552811B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周陽
• 申請（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: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/36;G06F18/214;G06F18/24
• 代理公司: 深圳中細(xì)軟知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44528
• 代理人: 王鍇

本發(fā)明實施例公開了一種知識圖譜中信息補全的方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，包括：首先獲取待補全信息對應(yīng)的已知文本；對所述已知文本進(jìn)行處理，得到所述已知文本對應(yīng)的文本向量；然后對所述已知文本中的每個字進(jìn)行標(biāo)注，得到所述已知文本中每個字對應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果；進(jìn)一步的，當(dāng)所述已知文本對應(yīng)的各個標(biāo)注結(jié)果中存在至少一個所述補全結(jié)果時，根據(jù)所述至少一個補全結(jié)果，得到所述待補全信息對應(yīng)的補全文本；當(dāng)所述已知文本對應(yīng)的各個標(biāo)注結(jié)果均為所述非補全結(jié)果時，生成所述待補全信息對應(yīng)的補全文本；最后，利用所述補全文本在所述知識圖譜中補全所述待補全信息。本發(fā)明能夠減少人工在補全知識圖譜時的工作量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種知識圖譜中信息補全的方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，人們期望機器能夠像人一樣可以去理解海量的網(wǎng)絡(luò)信息，期望機器可以更快、更準(zhǔn)確、更智能的獲取到自己需要的信息，為了滿足這種需求，智能化的知識圖譜應(yīng)運而生。

但是，由于知識圖譜是由文本數(shù)據(jù)得到的，知識圖譜中的信息通常帶有大量的錯誤與缺失，例如，美容領(lǐng)域的知識圖譜中有產(chǎn)品名稱和產(chǎn)品品牌兩個，但是實際情況就是，并不是所有的信息都包含產(chǎn)品名稱和產(chǎn)品品牌。因此，需要對知識圖譜中缺失的內(nèi)容進(jìn)行補全。

現(xiàn)有的補全方法，主要還是通過人工進(jìn)行的，這樣的方式不僅效率低下，而且浪費大量的人力，最后，由于知識圖譜中有新的信息不斷加入，還需要定期對知識圖譜進(jìn)行補全，以保證知識圖譜中信息的完整性。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述問題，提出一種知識圖譜中信息補全的方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，以減少人工補全的工作量，提高知識圖譜的補全效率。

第一方面，提供了一種知識圖譜中信息補全的方法，所述方法包括：獲取知識圖譜中的待補全信息對應(yīng)的已知文本；根據(jù)預(yù)設(shè)的字表矩陣，對所述已知文本進(jìn)行處理，得到所述已知文本對應(yīng)的文本向量；基于所述文本向量，對所述已知文本中的每個字進(jìn)行標(biāo)注，得到所述已知文本中每個字對應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果，所述標(biāo)注結(jié)果為補全結(jié)果和非補全結(jié)果中的一個；當(dāng)所述已知文本對應(yīng)的各個標(biāo)注結(jié)果中存在至少一個所述補全結(jié)果時，根據(jù)所述至少一個補全結(jié)果，得到所述待補全信息對應(yīng)的補全文本；當(dāng)所述已知文本對應(yīng)的各個標(biāo)注結(jié)果均為所述非補全結(jié)果時，獲取在對所述已知文本中的每個字進(jìn)行標(biāo)注的過程中得到的所述已知文本對應(yīng)的文本特征向量，根據(jù)所述文本特征向量，生成所述待補全信息對應(yīng)的補全文本；利用所述補全文本在所述知識圖譜中補全所述待補全信息。

在一個實施例中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的字表矩陣，對所述已知文本進(jìn)行處理，得到所述已知文本對應(yīng)的文本向量，包括：對所述已知文本進(jìn)行字分割，得到所述已知文本中的每個字；根據(jù)所述已知文本中每個字對應(yīng)的字標(biāo)識，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字對應(yīng)的字向量；根據(jù)每個字在所述已知文本中的位置，將所述已知文本中每個字對應(yīng)的字向量進(jìn)行組合，得到所述已知文本對應(yīng)的文本向量。

在一個實施例中，所述基于所述文本向量，對所述已知文本中的每個字進(jìn)行標(biāo)注，得到所述已知文本中每個字對應(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)對所述文本向量進(jìn)行處理，得到所述已知文本中每個字對應(yīng)的字特征向量；將所述已知文本中每個字對應(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字對應(yīng)的字特征矩陣；對所述已知文本中每個字對應(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字對應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果。

在一個實施例中，所述文本特征向量是由所述已知文本中每個字對應(yīng)的字特征向量組成的；所述根據(jù)所述文本特征向量，生成所述待補全信息對應(yīng)的補全文本，包括：基于預(yù)設(shè)的第二權(quán)重參數(shù)對所述文本特征向量進(jìn)行處理，得到各個時間步對應(yīng)的字特征向量，其中，一個時間步用于生成一個候選字，多個所述候選字用于組成補全文本；將每個所述時間步對應(yīng)的字特征向量與預(yù)設(shè)的第二權(quán)重矩陣相乘，得到每個所述時間步對應(yīng)的字特征矩陣；根據(jù)每個所述時間步對應(yīng)的字特征矩陣，得到所述待補全信息對應(yīng)的補全文本。