[發(fā)明專利]一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜不一致性推理方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010973433.0
• 申請(qǐng)日: 2020-09-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112100403A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳華鈞;李娟;張文
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/36
• 分類號(hào): G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04
• 代理公司: 杭州天勤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33224
• 代理人: 曹兆霞

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜不一致性推理方法，其特征在于，包括以下步驟：

將三元組的實(shí)體表示和關(guān)系表示作為輸入，利用知識(shí)表示學(xué)習(xí)算法對(duì)知識(shí)圖譜中的三元組的實(shí)體表示和關(guān)系表示進(jìn)行學(xué)習(xí)，同時(shí)計(jì)算三元組的表示得分，將三元組的實(shí)體表示和關(guān)系表示作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，利用三元組通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)公理進(jìn)行建模以學(xué)習(xí)用來(lái)表示相應(yīng)的公理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)得到公理模型，利用公理模型獲得三元組的公理預(yù)測(cè)值，基于三元組的表示得分和公理預(yù)測(cè)值實(shí)現(xiàn)三元組和對(duì)應(yīng)公理不一致性的判斷。

2.如權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜不一致性推理方法，其特征在于，利用三元組通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)公理進(jìn)行建模時(shí)，

首先，從OWL2本體語(yǔ)言定義的可用于不一致性檢測(cè)的公理中，選擇被考慮的公理并分析知識(shí)圖譜中發(fā)生每個(gè)公理對(duì)應(yīng)的不一致性的約束或條件；

然后，構(gòu)建每個(gè)公理對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)根據(jù)公理對(duì)應(yīng)不一致性的約束或條件構(gòu)建每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的正樣本，并基于正樣本構(gòu)建負(fù)樣本；

接下來(lái)，針對(duì)每個(gè)公理對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要考慮的三元組的元素，將相應(yīng)實(shí)體表示和關(guān)系表示拼接后輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，計(jì)算得到每個(gè)公理對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值，并基于所有公理對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)得分，綜合知識(shí)表示學(xué)習(xí)算法計(jì)算的表示得分和預(yù)測(cè)得分，得到三元組的總得分；

最后，依據(jù)正樣本三元組總分和對(duì)應(yīng)的負(fù)樣本三元組總得分構(gòu)建邊緣損失函數(shù)，并利用邊緣損失函數(shù)聯(lián)合更新優(yōu)化知識(shí)表示學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)以及實(shí)體表示和關(guān)系表示，優(yōu)化結(jié)束后，最終學(xué)習(xí)到參數(shù)確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為公理模型，以及知識(shí)圖譜中確定的實(shí)體表示和關(guān)系表示。

3.如權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜不一致性推理方法，其特征在于，在選擇用于不一致性檢測(cè)的公理時(shí)，先根據(jù)公理定義中提到的需要滿足的條件或約束，判斷公理是否可以用于不一致性檢測(cè)，再?gòu)目捎糜诓灰恢滦詸z測(cè)的公理中選擇公理，將選擇的公理對(duì)應(yīng)的條件或約束對(duì)標(biāo)到知識(shí)圖譜中三元組的相關(guān)元素、三元組元素之間的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)構(gòu)建公理的正樣本。

4.如權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜不一致性推理方法，其特征在于，在對(duì)三元組不一致性進(jìn)行判斷時(shí)，為每個(gè)關(guān)系設(shè)定關(guān)系閾值，根據(jù)優(yōu)化結(jié)束時(shí)確定的實(shí)體表示和關(guān)系表示，利用知識(shí)表示學(xué)習(xí)算法和公理模型計(jì)算三元組的總得分，當(dāng)三元組的總得分低于關(guān)系閾值時(shí)，則認(rèn)為三元組為一個(gè)正確的三元組，反之為一個(gè)錯(cuò)誤的三元組即存在不一致性。

5.如權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜不一致性推理方法，其特征在于，在對(duì)三元組對(duì)應(yīng)公理不一致性進(jìn)行判斷時(shí)，為每個(gè)公理設(shè)定一個(gè)公理閾值，利用每個(gè)公理模型計(jì)算三元組針對(duì)公理的預(yù)測(cè)值，當(dāng)三元組針對(duì)公理的預(yù)測(cè)值低于對(duì)應(yīng)的公理閾值時(shí)，則認(rèn)為三元組在該公理上存在不一致。

6.如權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜不一致性推理方法，其特征在于，針對(duì)三元組(s,r,o)，選中的公理包括：

對(duì)象屬性域，簡(jiǎn)稱domain公理，定義關(guān)系r的頭實(shí)體s類型應(yīng)該符合相應(yīng)的類別；

對(duì)象屬性范圍，簡(jiǎn)稱range公理，定義關(guān)系r的尾實(shí)體o類型應(yīng)該符合相應(yīng)的類別；

不相交對(duì)象屬性，簡(jiǎn)稱disjoint公理，定義關(guān)系r和關(guān)系r₁互斥，三元組(s,r,o)和三元組(s,r₁,o)應(yīng)該不同時(shí)存在于一個(gè)知識(shí)圖譜中；

不可逆對(duì)象屬性，簡(jiǎn)稱irreflexive公理，需兩步判斷，先檢查關(guān)系是否是反自反，再判斷頭實(shí)體和尾實(shí)體是否相等，如果關(guān)系r是反自反，實(shí)體無(wú)法通過(guò)該關(guān)系指向自身即s＝o；

非對(duì)稱對(duì)象屬性，簡(jiǎn)稱asymmetric公理，需兩步判斷，先檢查關(guān)系是否是反對(duì)稱，再查找關(guān)系為r的三元組(s₁,r,o₁)，判斷是否存在s₁＝o和o₁＝s，如果關(guān)系是反對(duì)稱的，則兩個(gè)三元組(s,r,o)和(o,r,s)不應(yīng)該同時(shí)存在一個(gè)知識(shí)圖譜中。