[發(fā)明專利]一種知識(shí)圖譜的擴(kuò)展方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010884220.0
• 申請(qǐng)日: 2020-08-28
• 公開（公告）號(hào): CN112100324B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳開冉;黎展;謝智權(quán)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州探跡科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/33
• 分類號(hào): G06F16/33;G06F16/36;G06F40/211;G06F40/295
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 顏希文;郝傳鑫

1.一種知識(shí)圖譜的擴(kuò)展方法，其特征在于，包括：

獲取外部文本信息；

將所述外部文本切分為段落；

將所述段落切分為句子；

獲取所述句子的(S、O、B、T)四元組屬性；

將所述句子的(S、O、B、T)四元組屬性合并為句子圖；

將所述句子圖合并為段落圖；

通過所述段落圖，生成事件列表；

將所述事件列表里的事件實(shí)體和核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體進(jìn)行實(shí)體嵌入編碼后，進(jìn)行所述事件實(shí)體與所述核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的相似度排序；

若所述事件實(shí)體與所述核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的最大相似度大于預(yù)設(shè)第一閾值，則將所述事件實(shí)體插入所述核心數(shù)據(jù)庫；

若所述事件實(shí)體與所述核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的最大相似度小于預(yù)設(shè)第一閾值，則選取與所述事件實(shí)體相似度最高的指定個(gè)數(shù)的候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體；

依次根據(jù)所述候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體對(duì)所述事件實(shí)體進(jìn)行屬性補(bǔ)全；

進(jìn)行屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體與所述候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的相似度排序；

若屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體與所述候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的最大相似度大于預(yù)設(shè)第一閾值，則將屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體插入所述核心數(shù)據(jù)庫；

若屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體與所述候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的最大相似度小于預(yù)設(shè)第一閾值，則將屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體放入潛意識(shí)模塊。

2.如權(quán)利要求1所述的一種知識(shí)圖譜的擴(kuò)展方法，其特征在于，在所述事件實(shí)體進(jìn)行屬性補(bǔ)全之前，還包括：

將所述事件實(shí)體與指定知識(shí)庫進(jìn)行實(shí)體鏈接，獲取所述事件實(shí)體與所述指定知識(shí)庫實(shí)體的相似度；其中，所述指定知識(shí)庫包括潛意識(shí)模塊和外部知識(shí)庫；

確定所述事件實(shí)體與所述指定知識(shí)庫實(shí)體的相似度大于預(yù)設(shè)第二閾值。

3.如權(quán)利要求1所述的一種知識(shí)圖譜的擴(kuò)展方法，其特征在于，采用貪心策略,根據(jù)所述候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體對(duì)所述事件實(shí)體進(jìn)行屬性補(bǔ)全；

其中，所述貪心策略包括：若補(bǔ)全某屬性，能提高所述事件實(shí)體與候選實(shí)體的最大相似度，則進(jìn)行所述事件實(shí)體的屬性補(bǔ)全。

4.如權(quán)利要求2所述的一種知識(shí)圖譜的擴(kuò)展方法，其特征在于，所述外部知識(shí)庫包括：WiKi或Babel或ZhishiMe。

5.如權(quán)利要求1所述的一種知識(shí)圖譜的擴(kuò)展方法，其特征在于，將所述句子的(S、O、B、T)四元組屬性合并為句子圖包括：

對(duì)于含有代詞的句子圖，將所述代詞與對(duì)應(yīng)的上下文其他句子放入Bert模型；

計(jì)算所述代詞與對(duì)應(yīng)的上下文其他句子的候選實(shí)體的相關(guān)度得分；

使用所述相關(guān)度得分最高的所述候選實(shí)體替換所述代詞對(duì)應(yīng)的實(shí)體。

6.一種知識(shí)圖譜擴(kuò)展裝置，其特征在于，包括：

外部信息獲取模塊，用于獲取外部文本信息；

事件列表生成模塊，用于將所述外部文本切分為段落；將所述段落切分為句子；獲取所述句子的(S、O、B、T)四元組屬性；將所述句子的(S、O、B、T)四元組屬性合并為句子圖；將所述句子圖合并為段落圖；通過所述段落圖，生成所述事件列表；

新知識(shí)校驗(yàn)?zāi)K，用于將所述事件列表里的事件實(shí)體和核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體進(jìn)行實(shí)體嵌入編碼后，進(jìn)行所述事件實(shí)體與所述核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的相似度排序，判斷所述事件實(shí)體與所述核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的最大相似度是否大于預(yù)設(shè)第一閾值，如果是，觸發(fā)新知識(shí)擴(kuò)展模塊，否則，觸發(fā)屬性補(bǔ)全模塊；

所述新知識(shí)擴(kuò)展模塊，用于將所述事件實(shí)體插入所述核心數(shù)據(jù)庫；

所述屬性補(bǔ)全模塊，用于選取與所述事件實(shí)體相似度最高的指定個(gè)數(shù)的候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體；依次根據(jù)所述候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體對(duì)所述事件實(shí)體進(jìn)行屬性補(bǔ)全；進(jìn)行屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體與所述候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的相似度排序；若屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體與所述候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的最大相似度大于預(yù)設(shè)第一閾值，則將屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體插入所述核心數(shù)據(jù)庫；若屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體與所述候選核心數(shù)據(jù)庫實(shí)體的最大相似度小于預(yù)設(shè)第一閾值，則將屬性補(bǔ)全后的所述事件實(shí)體放入潛意識(shí)模塊。