[發明專利]基于語義塊的知識圖譜問答方法及裝置

在審

• 申請號: 202010745796.9
• 申請日: 2020-07-29
• 公開（公告）號: CN111930906A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 高留杰;張世琨;趙文;常磊磊
• 申請（專利權）人: 北京北大軟件工程股份有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/36;G06F40/242;G06F40/30
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司 11471
• 代理人: 譚承世

1.一種基于語義塊的知識圖譜問答方法，其特征在于，包括：

獲取問句，并通過預設的知識圖譜生成上下文字典；

將所述上下文字典輸入到預訓練的圖神經網絡模型中，生成語義塊序列，根據所述語義塊序列構建語義查詢圖；

根據所述知識圖譜對所述語義查詢圖進行解析，輸出結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過預設的知識圖譜生成上下文字典，之前還包括：對問句進行預處理；

所述對問句進行預處理，包括：

采用WordNet將所述問句中的所有詞轉換為對應的語義詞；

基于實體鏈接方法，得到所述問句中的候選實體類別集合，并獲取實體；

對所述實體進行處理，得到候選實體類別中元素之間的關系；

建立候選實體類別中元素之間的關系集合。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過預設的知識圖譜生成上下文字典，包括：

通過問句得到所述問句關聯的候選實體類別；

通過知識圖譜得到與候選實體類別中元素之間的關系集合，得到帶有上下文信息的問題表示。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，

采用圖編碼器將輸入的上下文字典編碼為向量表示；

采用序列解碼器將所述向量表示生成語義塊序列。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖編碼器包括：

節點嵌入層，用于生成節點向量；其中，所述節點包括：問句中的單詞組成的詞典、候選實體類別詞典；

圖嵌入層，用于采用max-pooling方式生成問句圖的向量表示。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述序列解碼器采用：

雙向RNN模型，所述雙向RNN模型每次迭代生成一個語義塊，最終形成語義塊序列。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述序列解碼器包括：

語義塊解碼控制器，用于預測語義塊序列中每個語義塊包含名稱、實體類型和輸入參數三個部分的內容，采用Beam搜索，結合生成的語義塊中的參數類型，與得到的語義塊的輸出類型進行匹配，得到可以匹配的語義塊來確定序列在當前時刻的輸出。

8.根據權利要求1至7任一項所述的方法，其特征在于，所述語義塊包括以下模式：

實體模式、關系模式、屬性模式、排序模式、聚合模式、集合模式。

9.一種基于語義塊的知識圖譜問答裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取問句，并通過預設的知識圖譜生成上下文字典；

生成模塊，用于將所述上下文字典輸入到預訓練的圖神經網絡模型中，生成語義塊序列，根據所述語義塊序列構建語義查詢圖；

輸出模塊，用于根據所述知識圖譜對所述語義查詢圖進行解析，輸出結果。

10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述通過預設的知識圖譜生成上下文字典，之前還包括：

預處理模塊，用于對問句進行預處理；

所述對問句進行預處理，包括：

采用WordNet將所述問句中的所有詞轉換為對應的語義詞；

基于實體鏈接方法，得到所述問句中的候選實體類別集合，并獲取實體；

對所述實體進行處理，得到候選實體類別中元素之間的關系；

建立候選實體類別中元素之間的關系集合。