[發明專利]知識圖譜補全方法、裝置、電子設備及存儲介質有效
| 申請號: | 202011168569.0 | 申請日: | 2020-10-28 |
| 公開(公告)號: | CN112000815B | 公開(公告)日: | 2021-03-02 |
| 發明(設計)人: | 李直旭;陳志剛;何瑩;鄭新;付晨鵬 | 申請(專利權)人: | 科大訊飛(蘇州)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/36 | 分類號: | G06F16/36;G06F16/33;G06F40/295 |
| 代理公司: | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人: | 程琛 |
| 地址: | 215021 江蘇省蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 知識 圖譜 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種知識圖譜補全方法,其特征在于,包括:
確定待補全的頭實體和關系對應的多個候選尾實體的描述文本;
將所述頭實體和關系,以及多個候選尾實體的描述文本輸入至知識圖譜補全模型,得到所述知識圖譜補全模型輸出的補全結果;
其中,所述知識圖譜補全模型基于每一候選尾實體的描述文本之間的關聯性確定每一候選尾實體的描述特征,并基于每一候選尾實體的描述特征確定所述頭實體和關系對應的補全結果;
所述知識圖譜補全模型是基于樣本頭實體和樣本關系及其對應的多個樣本候選尾實體的描述文本,以及樣本補全結果訓練得到的;所述每一候選尾實體的描述特征用于反映所述每一候選尾實體的描述文本中區別于其他候選尾實體的描述文本的特征;
所述每一候選尾實體的描述文本之間的關聯性是基于注意力交互機制確定的。
2.根據權利要求1所述的知識圖譜補全方法,其特征在于,所述將所述頭實體和關系,以及多個候選尾實體的描述文本輸入至知識圖譜補全模型,得到所述知識圖譜補全模型輸出的補全結果,具體包括:
將所述頭實體和關系,以及多個候選尾實體的描述文本輸入至所述知識圖譜補全模型的特征編碼層,得到所述特征編碼層輸出的所述頭實體和關系的編碼特征,以及每一候選尾實體的描述文本的編碼特征;
將每一候選尾實體的描述文本的編碼特征輸入至所述知識圖譜補全模型的候選文本關聯層,得到所述候選文本關聯層輸出的每一候選尾實體的描述特征;
將所述頭實體和關系的編碼特征,以及每一候選尾實體的描述特征輸入至所述知識圖譜補全模型的實體補全層,得到所述實體補全層輸出的所述補全結果。
3.根據權利要求2所述的知識圖譜補全方法,其特征在于,所述將每一候選尾實體的描述文本的編碼特征輸入至所述知識圖譜補全模型的候選文本關聯層,得到所述候選文本關聯層輸出的每一候選尾實體的描述特征,具體包括:
將所述每一候選尾實體的描述文本的編碼特征輸入至所述候選文本關聯層的關聯特征提取層,得到所述關聯特征提取層基于注意力機制輸出的任一候選尾實體的描述文本與其余每一候選尾實體的描述文本之間的關聯特征;
將任一候選尾實體與其余每一候選尾實體之間的關聯特征,以及所述任一候選尾實體的描述文本的編碼特征輸入至所述候選文本關聯層的描述特征提取層,得到所述描述特征提取層輸出的所述任一候選尾實體的描述特征。
4.根據權利要求3所述的知識圖譜補全方法,其特征在于,所述將任一候選尾實體與其余每一候選尾實體之間的關聯特征,以及所述任一候選尾實體的描述文本的編碼特征輸入至所述候選文本關聯層的描述特征提取層,得到所述描述特征提取層輸出的所述任一候選尾實體的描述特征,具體包括:
將任一候選尾實體與其余每一候選尾實體之間的關聯特征,以及所述任一候選尾實體的描述文本的編碼特征輸入至所述描述特征提取層,由所述描述特征提取層將所述任一候選尾實體的描述文本的編碼特征,以及所述編碼特征和所述關聯特征之間的差值進行融合,得到所述描述特征提取層輸出的融合結果作為所述任一候選尾實體的描述特征。
5.根據權利要求2所述的知識圖譜補全方法,其特征在于,所述將所述頭實體和關系,以及多個候選尾實體的描述文本輸入至所述知識圖譜補全模型的特征編碼層,得到所述特征編碼層輸出的所述頭實體和關系的編碼特征,以及每一候選尾實體的描述文本的編碼特征,具體包括:
將所述頭實體的描述文本、所述頭實體和關系,以及多個候選尾實體的描述文本輸入至所述特征編碼層的特征表示層,得到所述特征表示層輸出的所述頭實體的描述文本的特征表示、所述頭實體和關系的特征表示,以及多個候選尾實體的描述文本的特征表示;
將所述頭實體的描述文本的特征表示、所述頭實體和關系的特征表示,以及多個候選尾實體的描述文本的特征表示輸入至所述特征編碼層的上下文編碼層,得到所述上下文編碼層輸出的所述頭實體的描述文本的編碼特征、所述頭實體和關系的編碼特征,以及每一候選尾實體的描述文本的編碼特征。
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