[發明專利]用于構建配餐知識圖譜的方法、裝置、電子設備及介質

在審

• 申請號: 202011377278.2
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112380356A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 張崢;徐偉建;羅雨
• 申請（專利權）人: 百度國際科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/33;G06F16/338;G06F16/35;G06F40/295
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種用于構建配餐知識圖譜的方法，包括：

獲取食譜數據和與所述食譜數據包含的食材對應的營養素數據；

將非結構化的食譜數據切分為多個語句，并利用Ernie-MRC模型從至少一個所述語句中抽取出以食譜名作為實體的主謂賓三元組；其中，所述實體作為所述主謂賓三元組的主語；

根據所述主謂賓三元組構建初始配餐知識圖譜，并建立所述初始配餐知識圖譜中各食材與對應的營養素數據之間的連接，得到目標配餐知識圖譜。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，在將所述非結構化的食譜數據切分為多個語句之后、在利用Ernie-MRC模型從至少一個所述語句中抽取出主謂賓三元組之前，還包括：

分別對每個所述語句進行降維處理，分別得到與每個所述語句對應的Embedding；以及

所述利用Ernie-MRC模型從至少一個所述語句中抽取出以食譜名作為實體的主謂賓三元組，包括：

利用所述Ernie-MRC模型從至少一個所述語句的Embedding中抽取出以食譜名作為實體的主謂賓三元組。

3.根據權利要求1所述的方法，還包括：

將從多個食譜數據源分別獲取到的相同實體的食譜數據輸入預設的LightGBM模型；

控制所述LightGBM模型將擁有超過預設比例的相同食材的至少兩個實體歸一為同一實體；

控制所述LightGBM模型將擁有未超過所述預設比例的相同食材的至少兩個實體以重命名的方式調整為不同實體。

4.根據權利要求1所述的方法，還包括：

將相似的至少兩個實體分別對應的食譜數據，按字段完整度、包含食材的食材用量以及用戶收藏量中的至少一項分別計算各自的綜合得分；

將所述綜合得分較低的實體與所述綜合得分較高的實體進行實體內容融合，得到融合實體；以及

所述根據所述主謂賓三元組構建初始配餐知識圖譜，包括：

根據以所述融合實體作為主語的主謂賓三元組構建所述初始配餐知識圖譜。

5.根據權利要求1所述的方法，還包括：

從所述食譜數據和/或所述營養素數據中提取已有配餐標簽；

利用圖神經網絡對未附加所述已有配餐標簽的部分食譜數據和/或部分營養素數據，進行配餐標簽的同質化挖掘。

6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，還包括：

接收傳入的指定配餐需求查詢請求；

利用所述配餐知識圖譜確定并返回與所述指定配餐需求查詢請求對應的匹配食譜；其中，所述匹配食譜中包含的食材的營養素的提供量不少于所述指定配餐需求查詢請求對營養素的需求量。

7.一種用于構建配餐知識圖譜的裝置，包括：

食譜數據及營養素數據獲取單元，被配置成獲取食譜數據和與所述食譜數據包含的食材對應的營養素數據；

非結構化食譜數據處理單元，被配置成將非結構化的食譜數據切分為多個語句，并利用Ernie-MRC模型從至少一個所述語句中抽取出以食譜名作為實體的主謂賓三元組；其中，所述實體作為所述主謂賓三元組的主語；

配餐知識圖譜構建單元，被配置成根據所述主謂賓三元組構建初始配餐知識圖譜，并建立所述初始配餐知識圖譜中各食材與對應的營養素數據之間的連接，得到目標配餐知識圖譜。

8.根據權利要求7所述的裝置，還包括：

降維處理單元，被配置成在將所述非結構化的食譜數據切分為多個語句之后、在利用Ernie-MRC模型從至少一個所述語句中抽取出主謂賓三元組之前，分別對每個所述語句進行降維處理，分別得到與每個所述語句對應的Embedding；以及

所述非結構化食譜數據處理單元包括被配置成利用Ernie-MRC模型從至少一個所述語句中抽取出主謂賓三元組的主謂賓三元組抽取子單元，所述主謂賓三元組抽取子單元被進一步配置成：

利用所述Ernie-MRC模型從至少一個所述語句的Embedding中抽取出所述主謂賓三元組。