[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

本發明實施例提供一種知識圖譜補全方法、裝置、電子設備及存儲介質，其中方法包括：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。本發明實施例提供的方法、裝置、電子設備及存儲介質，實現了描述文本所包含信息的充分利用，提高了知識圖譜補全的準確度。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種知識圖譜補全方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

為了補全知識圖譜中實體間缺失的關系，可以通過利用開放世界中的資源來獲取知識，將知識圖譜中未出現的新實體添加到知識圖譜中去。

現有技術中，通常使用開放世界中的實體描述文本，或者聯合使用實體描述文本和知識圖譜的拓撲結構來對知識圖譜進行補全。開放世界中知識的復雜度很高，使得現有的補全方法對實體描述文本的利用率低，補全后的知識圖譜準確度差。

發明內容

本發明實施例提供一種知識圖譜補全方法、裝置、電子設備及存儲介質，用以解決現有的知識圖譜補全方法對實體描述文本的利用率低，補全后的知識圖譜準確度差的問題。

第一方面，本發明實施例提供一種知識圖譜補全方法，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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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：